Alapfogalmak áttekintése. Pszichológiai statisztika, 1. alkalom
|
|
|
- Hunor Bakos
- 8 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 Alapfogalmak áttekintése Pszichológiai statisztika, 1. alkalom
2 Hipotézisek Milyen a jó null hipotézis?? H0: Léteznek kitőnı tanuló diszlexiások.? H1: Nem léteznek. Sokkal inkább: H0: Nincs diszlexiás kitőnı tanuló általános iskolában Mo-on. H1: Van. Fontos definiálni, hogy kit tekintünk diszlexiásnak, kitőnı tanulónak és mely populációt vizsgáljuk.?h0: A taktaharkányi kerti törpe gyárban nincsenek a nık bér tekintetében hátrányosan megkülönböztetve. Sokkal inkább: H0: A taktaharkányi kerti törpe gyárban a nık ugyanannyit keresnek, mint a férfiak. H1: A taktaharkányi kerti törpe gyárban a nık keresete eltér a férfiakétól. Ha minden más tekintetben párhuzamba állítható nıi és férfi csoportot lehet elkülöníteni, az eredeti kérdés is vizsgálható. A jó null hipotézis egyértelmően vizsgálható és tagadása bizonyítható. A null hipotézis állítja, hogy nincs kapcsolat, nincs változás, a vizsgált jelenségek függetlenek, ugyanakkorák.
3 Hipotézisek A jó alternatív/ellenhipotézis következik a H0 tagadásából, alternatívák nincsenek, éppen ezért egyes kutatók (Harris, 1997 in Vargha, 2000) cáfolják az egyoldali ellenhipotézis létjogosultságát. H0: X antidepresszáns nincs hatással a depressziós betegek állapotára (BDI kérdıíven elért pontszám kezelés után nem változik). H1: X antidepresszáns kedvezı hatással van a depressziós betegek állapotára!!! X antidepresszáns rontja a depressziós betegek állapotát. H0 tagadása (ha H0 megfelelıen valószínőtlen): H1 H0 megtartása: Nem H1 tagadása, hanem H1 tagadása nem bizonyított. Diszlexiás példa: Diszlexiás kitőnı tanulók (ált. isk., Mo.) léte a vizsgált minta alapján nem bizonyított. Kerti törpe gyár példa: A gyárban dolgozó nık és férfiak bére nem tér el szignifikáns mértékben. Antidepresszáns példa: A gyógyszer 95%-os valószínőséggel nem befolyásolja a depressziós betegek állapotát.
4 Változók Statisztikai változó: A megfigyelési egységek jellemzıi Itt is fontos az egyértelmőség! Egy változó lehet adott kérdésre adott válasz. Pl.?Ön hazudik-e? a. Igen b. Nem c. Ritkán Inkább: a.gyakran b. Ritkán c. Soha?Ön szerint a globális felmelegedés oka a. a dohányzás b. a gépkocsiforgalom Inkább a. a dohányzás b. a gépkocsiforgalom c. Egyéb, éspedig.. Vagy Ön szerint melyik felelıs leginkább az alább felsoroltak közül a globális felmelegedésért?
5 Változók Skála típusai: Nominális Milyen cigarettát szív? Ordinális (értékei sorba rendezhetık) Dohányzik? Gyakran, ritkán, soha. Intervallum (értékei sorba rendezhetık, fokozatai azonos mértékő különbséget jelentenek) Dohányzási szokásokat mérı kérdıív alapján a függıség. Arány (értékei sorba rendezhetık, fokozatai azonos mértékő különbséget jelentenek, van abszolút nulla értéke, értelmezhetı az értékek más számokkal való osztása, szorzása) Naponta elszívott cigaretták száma Kvalitatív: Nominális, ordinális. Kvantitatív: Intervallum, arány. Értékek száma alapján: diszkrét (nominális és majdmind ordinális), folytonos (összes többi)
6 Populáció, minta Fontos tisztázni a megfigyelés egységét. A pszichológiában általában a személy, de lehet az iskola vagy család is. Populáció: A számunkra érdekes megfigyelési egységek összessége, melyekrıl állításokat akarunk megfogalmazni. Minta: A kísérleti vagy vizsgálati egységek összessége. A minta akkor ideális, ha reprezentatív a populációra nézve, ha kellıen nagy és ha véletlen, független mintaválasztást alkalmazunk. A minta kiválasztása lehet random mintavétel vagy önkéntes jelentkezés. Csak random mintavétel esetében következtethetünk a populációra! Megkülönböztetünk kísérletet (kontrollált körülmények) és megfigyelést. Pl. Belsı és külsı motiváció és kreativitás (Teresa Amabile vizsgálata) Ok-okozati összefüggést csak kísérlet esetében lehet levonni, mert lehetnek olyan változók a megfigyelésben, amelyeket nem ismerünk, de a csoportba sorolást és az eredményt is befolyásolják. Pl. A fizikai erı a kerti törpe gyárban hat a teljesítményre és az a fizetésre. Megfigyelés is hasznos: -ok-okozati összefüggés feltárása nem mindig cél (kínai és európai reakciója nyugtatóra) -megalapozhat kísérletet (a szoba színe és a teljesítmény) -ritkán mégiscsak levonható ok-okozati összefüggés (gyermekrablás és PTSD)
7 Populáció, minta Csoportba sorolás random (kísérlet) Csoportba sorolás nem random (megfigyelés) Random mintavétel Populációra vonatkozó következtetések Random mintavétel hiánya Ok-okozati következtetés levonható Ok-okozati következtetés nem vonható le Nem következtethetünk a populációra
8 Randomizálás Mindenki azt mondja, hogy véletlen mintavételt alkalmaz, ill. random módon sorol csoportokba azonban szinte senki nem teszi ezt tökéletesen. 1. Példa : A ruhák fekete színének megırzését vizsgáló mosószerekkel kapcsolatos attitődvizsgálat során 10 üzletben a mosószert vásárlókat kérdıíves módszerrel vizsgálják. 2 probléma 2. Példa: A cél a debreceni munkahelyek tipikus szervezeti struktúrájának vizsgálata. A mintavétel a Debrecen térkép segítségével történik. A véletlenszerően kiválasztott koordinátákhoz legközelebb esı munkahelyeket választják be a mintába Példa: Különbözı munkaterápiák hatásának vizsgálata pszichiátrián kezelt betegekre. A folyosón szembe jövı elsı tíz beteg az udvaron dolgozik, következı tíz iratmegsemmisítést végez, azután következı tíz a konyhán segít.
9 Mintavétel-hipotézisvizsgálat A populáció: N(2,2), µ=2, σ=2 Számos mintavétel, a mintaátlagokat kiszámoljuk x = x = 2.3 x = x = A mintaátlag a legritkább esetben egyezik a populációátlaggal, viszont jobb híján belıle következtetünk a pop. átlagra. Minél nagyobb a minta annál jobb a közelítés. Centrális határeloszlás elve: bármely eloszlásból kellıen nagy elemszámú számos mintát véve a paraméterek eloszlása normális lesz. Ez teszi kiemelkedıvé a normális eloszlást.
10 Normál eloszlás Egy normál eloszlás sőrőségfüggvénye, Gauss-görbe N(2,2) azaz µ = 2, σ 2 = 2
11 Normál eloszlás Mindig szimmetrikus 4 γ = E( Z ) 3 csúcsossági együttható mindig 0 2 Értékei az átlag körüli 3 szórásnyi távolságon belül figyelhetıek meg Az átlag körüli 2 szórásnyi intervallum tartalmazza az adatok 68%-át 4 szórásnyi intervallum 95%-át 6 szórásnyi intervallum 99.8%-át Ha a minta elemszám elég nagy, bármely változó értékeibıl kiválasztott véletlen minta átlagának eloszlása megközelíti Centrális határeloszlás elmélet: A populációból vett minták átlagainak eloszlása normális.
12 Standard normál eloszlás N(0,1)
13 Standard normál eloszlás 95% 2.5% 2.5% Z eloszlás, a görbe alatti terület adja egy-egy intervallum valószínőséget
14 Standard normál eloszlás Elutasítási tartomány Kritikus érték Megtartási tartomány Elutasítási tartomány 1.96 Kritikus érték
15 Következtetések A releváns következtetésekhez szükséges (lehet): -Kontroll a vizsgálatot esetleg torzító tényezık felett -Kezdeti állapot ismerete A jó következtetés (Occam s razor) a lehetı legegyszerőbb magyarázattal szolgál (letisztult, leborotválja a sallangokat). Törpegyár: A vezetı szexuális frusztráltságából adódóan hátrányosan megkülönbözteti a nıket. Einstein: A modell legyen olyan egyszerő, amennyire csak lehet, de nem egyszerőbb. Antidepresszáns: Hatással van a depressziós betegekre.
16 Következtetések Döntés H0 igaz Valóság H0 nem igaz H0-t megtartjuk H0-t elutasítjuk
17 Következtetések Valóság H0 igaz H0 nem igaz Döntés jogos H0-t elfogadás II. fajú hiba megtartjuk H0-t jogos elutasítjuk I. fajú hiba elutasítás
18 Következtetések α Az elsı fajú hiba( ) meghatározza a szignifikancia szintet, a téves elutasítás valószínőségét. Leggyakoribb értékei 0.05, β A másodfajú hiba ( ) meghatározza β a statisztikai próba erejét (1- ), a kihagyás és indirekt módon a jogos megtartás valószínőségét. Leggyakrabban 0.2. Egyoldali ellenhipotézis esetén beszélhetünk ún. harmadik fajú hibáról (Vargha, 2000). Ez annak valószínősége, hogy H1 és H2 közül rosszul választunk ( α /2)
19 Következtetések és mintanagyság Amennyiben meghatározható a legkisebb lényeges eltérés a H0-tól ( ) szakmai szempontok alapján, akkor a szükséges mintanagyság kiszámolható. δ N ( ) 10 1 β s 2 δ 2 R-ben: power.t.test, power.anova.test A mintanagyság nem változtatható az eredmény fényében!! Túl nagy minta sem jó.
20 Normál eloszlás és következtetések α = 0.05 esetén megállapíthatjuk (ha H0-t elutasítjuk), hogy az eredmény 5%-os szinten szignifikáns, jelölése (p<0.05). (ha H0-t megtartjuk) α = 0.05-ös szignifikanciaszint mellett H1 nem bizonyított. α = 0.1 esetén (ha H0-t elutasítjuk) az eredmény 1%-os szinten szignifikáns, jelölése (p<0.01). (ha H0-t megtartjuk) α = 0.1-ös szignifikanciaszint mellett H1 nem bizonyított. α = 0.01 tendencia
Ismétlı áttekintés. Statisztika II., 1. alkalom
Ismétlı áttekintés Statisztika II., 1. alkalom Hipotézisek Milyen a jó null hipotézis?? H0: Léteznek kitőnı tanuló diszlexiások. Sokkal inkább: H0: Nincs diszlexiás kitőnı tanuló általános iskolában Mo-on.
Definíció. Definíció. 2. El adás (folytatása) Az adatok leírása, megismerése és összehasonlítása. 2-5. fejezet. A variabilitás mér számai 3.
. El adás (folytatása) Az adatok leírása, megismerése és összehasonlítása -1 Áttekintés - Gyakoriság eloszlások -3 Az adatok vizualizációja -4 A centrum mérıszámai -5 A szórás mérıszámai -6 A relatív elhelyezkedés
Statisztikai módszerek
Statisztikai módszerek A hibaelemzı módszereknél azt néztük, vannak-e kiugró, kritikus hibák, amelyek a szabályozás kivételei. Ezekkel foglalkozni kell; minıségavító szabályozásra van szükség. A statisztikai
Általános statisztika II. Kriszt, Éva Varga, Edit Kenyeres, Erika Korpás, Attiláné Csernyák, László
Általános statisztika II Kriszt, Éva Varga, Edit Kenyeres, Erika Korpás, Attiláné Csernyák, László Általános statisztika II Kriszt, Éva Varga, Edit Kenyeres, Erika Korpás, Attiláné Csernyák, László Publication
INNOVATÍV ÖTLETEK MEGVALÓSÍTÁSA
Innovatív ötletek megvalósítása INNOVATÍV ÖTLETEK MEGVALÓSÍTÁSA tanácsadó füzet Megvalósíthatósági tanulmány, üzleti terv, különös tekintettel a pénzügyi tervezésre A kiadvány a Kutatás-fejlesztési Pályázati
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
Variancia-analízis (folytatás)
Variancia-analízis (folytatás) 6. elıadás (11-12. lecke) Szórás-stabilizáló transzformációk (folyt.), t-próbák 11. lecke További variancia-stabilizáló transzformációk Egy-mintás t-próba Szórás-kiegyenlítı
Elméleti összefoglalók dr. Kovács Péter
Elméleti összefoglalók dr. Kovács Péter 1. Adatállományok létrehozása, kezelése... 2 2. Leíró statisztikai eljárások... 3 3. Várható értékek (átlagok) vizsgálatára irányuló próbák... 5 4. Eloszlások vizsgálata...
A gyakorló feladatok számozása a bevezetı órát követı órán, azaz a második órán indul. Gyakorló feladatok megoldásai 1
A gyakorló feladatok számozása a bevezetı órát követı órán, azaz a második órán indul. Gyakorló feladatok megoldásai 1 1. A populációt a számunkra érdekes egységek (személyek, csalások, iskolák stb.) alkotják,
2013.03.11. Az SPC alapjai. Az SPC alapjai SPC 5. 5. Az SPC (Statistic Process Control) módszer. Dr. Illés Balázs
SPC 5 5. Az SPC (Statistic Process Control) módszer Dr. Illés Balázs BUDAPESTI MŰSZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM ELEKTRONIKAI TECHNOLÓGIA TANSZÉK Az SPC alapjai SPC (Statistical Process Controll) =
SZEGVÁR ÉS VIDÉKE TAKARÉKSZÖVETKEZET
SZEGVÁR ÉS VIDÉKE TAKARÉKSZÖVETKEZET NYILVÁNOSSÁGRA HOZATALI TÁJÉKOZTATÓJA A 2013. PÉNZÜGYI ÉVRE 2014. június A Szegvár és Vidéke Takarékszövetkezet a Hitelintézetek nyilvánosságra hozatali követelményének
ű Ö ű ű Ú Ú ű
ű Ö ű ű Ú Ú ű Á Á Ö Ö Ö Ö Ö Ö Á Ö Á Á Á Ú Á Á Á Á Ö ű ű Á ű ű ű Ö Ö Á Á Á Á Á ű Ú Ö ű Ú Ú ű Ú Á Á ű ű ű ű ű ű Á ű ű Á Á Ő Á Á Á Á Á Á Ö Á ű ű Ö Ö ű Ú Ö Ú ű Ú ű ű ű ű ű Ö Á Ú ű Á Ö Á Ú Á Á Á Á Á Á Ö Ö Á
Matematikai statisztikai elemzések 6.
Matematikai statisztikai elemzések 6. Regressziószámítás: kétváltozós lineáris és nemlineáris regresszió, többváltozós regresszió Prof. Dr. Závoti, József Matematikai statisztikai elemzések 6.: Regressziószámítás:
Matematikai statisztikai elemzések 5.
Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kara Prof. Dr. Závoti József Matematikai statisztikai elemzések. MSTE modul Kapcsolatvizsgálat: asszociáció vegyes kapcsolat korrelációszámítás. Varianciaanalízis
LOVASKOCSIVAL AZ INFORMÁCIÓS SZUPERSZTRÁDÁN. információtartalma 2006-2010 2011/1
LOVASKOCSIVAL AZ INFORMÁCIÓS SZUPERSZTRÁDÁN Magyar egyetemi honlapok információtartalma 2006-2010 2011/1 LOVASKOCSIVAL AZ INFORMÁCIÓS SZUPERSZTRÁDÁN Magyar egyetemi honlapok információtartalma 2006-2010
Az allergén növények elterjedése és pollenallergia-veszélyeztetettség Debrecenben
Szokolovszki Zoltán 1 Az allergén növények elterjedése és pollenallergia-veszélyeztetettség Debrecenben 1. Bevezetés Közismert, hogy egy település életében, a városi ökoszisztéma mőködésében a zöldfelületnek,
TERMOELEM-HİMÉRİK (Elméleti összefoglaló)
Alapfogalmak, meghatározások TERMOELEM-HİMÉRİK (Elméleti összefoglaló) A termoelektromos átalakítók hımérsékletkülönbség hatására villamos feszültséget szolgáltatnak. Ezért a termoelektromos jelátalakítók
ü ű ö Á ö Ü Ú Ö Á Á ö ő ö ö ö ű ű ö ő ő ö ő ü Ú ú ü ö ö ő Ö ö ő ö ő ő ö ú ö ő ő ö ö ú ö ő ö ö ő ö ö ő ö ő ö Ö ö ö ö ő ö ő ö ö ö ü ű ö ö ő ö ö ű ö ő ö ö ű ö ü ö ö ö ő ö ö ő ű ö ö ü ű ö ö ő ö ö ü ő ő ő ő
RÖVIDÍTETT TÁJÉKOZTATÓJA
által kezelt PLATINA ALFA SZÁRMAZTATOTT BEFEKTETÉSI ALAP* PLATINA BÉTA SZÁRMAZTATOTT BEFEKTETÉSI ALAP* PLATINA GAMMA SZÁRMAZTATOTT BEFEKTETÉSI ALAP* PLATINA DELTA SZÁRMAZTATOTT BEFEKTETÉSI ALAP* PLATINA
Kutatási Összefoglaló Nemzeti Foglalkoztatási Szolgálat megyei munkaügyi központjainak és helyi kirendeltségeinek kapacitás felmérése
Kutatási Összefoglaló Nemzeti Foglalkoztatási Szolgálat megyei munkaügyi központjainak és helyi kirendeltségeinek kapacitás felmérése Verzió: 3.0 Készítette: Vialto Consulting Dátum: 2011. 05. 25. Tartalomjegyzék
ORDACSEHI Község Önkormányzata és Intézménye 2015. évi belsı ellenırzési tervét megalapozó kockázatelemzése
ORDACSEHI Község Önkormányzata és Intézménye 201. évi belsı ellenırzési tervét megalapozó kockázatelemzése Ordacsehi Község Önkormányzata és általa alapított költségvetési szervének 201. évi belsı ellenırzési
Statisztika, próbák Mérési hiba
Statisztika, próbák Mérési hiba ÁTLAG SZÓRÁS KICSI, NAGY MIN, MAX LIN.ILL LOG.ILL MEREDEKSÉG METSZ T.PROBA TREND NÖV Statisztikai függvények Statisztikailag fontos értékek Számtani átlag: ŷ= i y i /n Medián:
A Kisteleki Kistérség munkaerı-piaci helyzete. (pályakezdı és tartós munkanélküliek helyzetelemzése)
A Kisteleki Kistérség munkaerı-piaci helyzete (pályakezdı és tartós munkanélküliek helyzetelemzése) 1 Tartalomjegyzék I. Kisteleki Kistérség elhelyezkedése és népessége... 3 A népesség száma és alakulása...
GAZDASÁGI STATISZTIKA
GAZDASÁGI STATISZTIKA Dr. Kun István GÁBOR DÉNES FŐISKOLA Tantárgy: Gazdasági statisztika Kódszám: 224 Lapszám: 1 TÉMAKÖRÖK A STATISZTIKA ALAPFOGALMAI STATISZTIKAI SOROK STATISZTIKAI TÁBLÁK ÖSSZETETT VISZONYSZÁMOK
Kecskeméti Fıiskola GAMF Kar Informatika Tanszék. Johanyák Zsolt Csaba
Kecskeméti Fıiskola GAMF Kar Informatika Tanszék Johanyák Zsolt Csaba 003 Tartalomjegyzék. Bevezetés.... A megbízhatóság fogalmai..... A termék idıtıl függı képességei...... Használhatóság /Üzemkészség/
ö ö ö ö ő ö ö ő ö ő ő ő ö ö ő ő ö ö ő ő ű ű ő ő ö ű ő ö ö ő ö ő ö ú ő ö ű ű ő ő ö ű ő ö ö ű ű ő ö ű ő ö ö ű ű ű ű ű ű ű ö ű ő É ö ú ö ö ö ö Ő ö ö ö ö ő ö ö ő ö ö ő ö ö ő ű ö ö ö ö ö ö ő Ö ő ö ö ő ö ő ö
11. Matematikai statisztika
11. Matematikai statisztika 11.1. Alapfogalmak A statisztikai minta valamely valószínűségi változóra vonatkozó véges számú független kisérlet eredménye. Ez véges sok, azonos eloszlású valószínűségi változó
Elıterjesztés Békés Város Képviselı-testülete 2008. szeptember 30-i ülésére
Tárgy: Beszámoló Békés Város 2007. évi környezeti állapotáról Elıkészítette: Gál András osztályvezetı Ilyés Péter környezetvédelmi referens Mőszaki Osztály Véleményezı Pénzügyi Bizottság, bizottság: Szociális
33/2009. (X. 20.) EüM rendelet az orvostechnikai eszközök klinikai vizsgálatáról
33/2009. (X. 20.) EüM rendelet az orvostechnikai eszközök klinikai vizsgálatáról Az egészségügyrıl szóló 1997. évi CLIV. törvény 247. (2) bekezdés k) pontjában foglalt felhatalmazás alapján - az egészségügyi
A mintavétel bizonytalansága
A mintavétel bizonytalansága Farkas Zsuzsa, Prof. Dr. Ambrus Árpád FarkasZs@nebih.gov.hu, AmbrusArp@nebih.gov.hu NÉBIH ÉKI A termék megfelelőség ellenőrzése - A mintavétel és az analitikai vizsgálati eredmények
A hegesztési eljárások áttekintése. A hegesztési eljárások osztályozása
A hegesztési eljárások áttekintése A hegesztés célja két vagy több, fémes vagy nemfémes alkatrész között mechanikai igénybevételre alkalmas nem oldható kötés létrehozása. A nem oldható kötés fémek esetében
á ú é é ő é ő á ő ő á á ú ű é é ö ő á ő ú ő ő á é Ü Ü á é á é á é á é á ö ö á é ő á ú ű é é á é é ő á ö ö á á é é ú é é ú á á ő é é é ö ö á á é ű ő á é ű ő ú ő á á é á ú é é á é ö á á ö Ü á á é é ú á á
FREE DANCE ALAPFOKÚ MÜVÉSZETOKTATÁSI INTÉZMÉNY ÉS SZAKISKOLA
FREE DANCE ALAPFOKÚ MÜVÉSZETOKTATÁSI INTÉZMÉNY ÉS SZAKISKOLA KÖTELEZİEN FELÜLVIZSGÁLT TANÜGYI DOKUMENTUM MÓDOSÍTOTT MINİSÉGIRÁNYÍTÁSI PROGRAM 2009. augusztus 25. 1 1. A MIP rendeltetése 1. Általános rendelkezések
ű ú ü ö ö ü ö ö ö ú ü ü ö ö ö ú ö ö ü ű ö ö ö ö ü ö ö ü ö ö ú ö ü ö ü ü ü ú ö ö ü ö ü ü ö Ó ü ű ö ö ü ö ü ö ú ö ö ö ö ű ú ú ű ö ö ü ö ö ö ö ü ú ö ü ö ü ü ö ú ü ü ü ű ú ö ü ö ö ö ü ö ü ú ö ö ö ü Ú ű ü ö
Dr. Hangayné Paksi Éva, Nagyné Vas Györgyi: Sorsfordító Programba vontak jellemzıi 2009. -2-.
Dr Hangayné Paksi Éva, Nagyné Vas Györgyi: Sorsfordító Programba vontak jellemzıi -- SORSFORDÍTÓ regionális munkaerı-piaci programba vontak pszicho-szociális gondozását elıkészítı felmérés értékelése Tolna
Bevezető Mi a statisztika? Mérés Feldolgozás Adatok rendezése Adatok jellemzése Időbeli elemzés Feladatok. Statisztika I.
Statisztika I. 1. előadás: A statisztika alapfogalmai Kóczy Á. László koczy.laszlo@kgk.uni-obuda.hu Keleti Károly Gazdasági Kar Vállalkozásmenedzsment Intézet Óbudai Egyetem A kurzusról A kurzus célja
Csődvalószínűségek becslése a biztosításban
Csődvalószínűségek becslése a biztosításban Diplomamunka Írta: Deák Barbara Matematikus szak Témavezető: Arató Miklós, egyetemi docens Valószínűségelméleti és Statisztika Tanszék Eötvös Loránd Tudományegyetem,
ő Ö ő ó ő ó ő ő ó ő ő ő ó ő ú ó ő ú ő ú ő ő ú ó ő ő ú ő ő ő ú ú ű ú ő ó ő ű ó ő ő ú ő ő ő ú ú ő ó ű ő ő Ö úú ő ó ú Ö ó ó ő ő Ö ó ú ő ő ő ú ő ó ő ó Ö ó ú Ű ő ő ó ő ő ó ő ú Ö ú Ö ő ő ú ú ő ő ú ú ó ó ő ó
HIDASNÉMETI KÖZSÉG ÖNKORMÁNYZATA POLGÁRMESTERI HIVATALÁNAK SZERVEZETFEJLESZTÉSE SZERVEZETFEJLESZTÉSI FELMÉRÉS BELSİ ELLENİRZÉS KÉZIRAT
InterMap Térinformatikai Tanácsadó Iroda 1037 Budapest, Viharhegyi út 19/c. Tel.: 06-1-212-2070, 06-1-214-0352, Fax: 06-1-214-0352 Honlap: www.intermap.hu, e-mail: info@intermap.hu HIDASNÉMETI KÖZSÉG ÖNKORMÁNYZATA
Ú Ó ö Ő ö Ú Ú Ó Á Á ü ő ö Ú Ú Ó ű ő ő ő ő ü Á ö ü ö ö ő Ó Á Á ő Á Ú ö Ó Ű Ú Ó ű Á ő ő ő ö Ú ö ű ö ö ö ő Ó Á Á ű ű ö ü ű ü Á Á ű ű ö ü ű ü ü ö ü ő ü Ó Ó ő ő ő ő ű ö ő ű ü Á Á ő ü ő Ú Ó ü ö ő ő ö ő ö ö ő
Ü Ú Ú Á Á Ő É é ö é é é é é ü ö é é é é é é é é é é ö é ö ö ö é é é é é é ö é é é é ö é ű é é é ö é é é é éé ö é éö é é ö é é é é ö é ű é é é ö ö é é é é é ö é ö é é ö ö é ö é é é é é é ü é é ö é é é é
ő ő Ü ü Á ú ú ü ú ú ü ú ü ú ú ü ő ú Á ü ú Á ü ü ü ú Á Á Ó Ü ő ü ú ú ú ü ű ú Ü ü ű Ü ú Á ú Ó ő ü Ú ú Á ő ő ú ű Á ú ü ő Á ú ú Á ú Á ú Ü Á Ö ú ú ő ő ú ű ü ő Á ő Ú ü Ö Á Á Á Á ő Ü Ö ü Ú Ö Á Á ú ő Ú Á Á ü
MTA DOKTORI ÉRTEKEZÉS
MTA DOKTORI ÉRTEKEZÉS ELLENTÉTES TÖLTÉSŐ POLIELEKTROLITOK ÉS TENZIDEK ASSZOCIÁCIÓJA Mészáros Róbert Eötvös Loránd Tudományegyetem Kémiai Intézet Budapest, 2009. december Köszönetnyilvánítás Ezúton szeretném
Sztochasztikus folyamatok 1. házi feladat
Sztochasztikus folyamatok 1. házi feladat 1. Egy borfajta alkoholtartalmának meghatározására méréseket végzünk. Az egyes mérések eredményei egymástól független valószínûségi változók, melyek normális eloszlásúak,
Abdalla Rozália* A KÖZÖS ÉRTÉKELÉSI KERETRENDSZER (COMMON ASSESSMENT FRAMEWORK) GYAKORLATI ALKALMAZÁSA
Abdalla Rozália* A KÖZÖS ÉRTÉKELÉSI KERETRENDSZER (COMMON ASSESSMENT FRAMEWORK) GYAKORLATI ALKALMAZÁSA Az Európai Unió fontos kérdésként kezeli a közigazgatás minıségfejlesztését. A fejlesztési programok
Műszerek tulajdonságai
Műszerek tulajdonságai 1 Kiválasztási szempontok Műszerek kiválasztásának általános szempontjai mérendő paraméter alkalmazható mérési elv mérendő érték, mérési tartomány környezeti tényezők érzékelő mérete
Á ö ö ö ö ö ű ö ű ö ö ú ö ö ö ö ö ö ö ú ü ö ö ü ü ö ü ö ú ö ö ú ű Á Ú ű Á ö ö ú ű Á ú ű Á ö ö ú ü ö ú ö ú ú ú ú ú ú ú ö ö ö ú Á Á Á Á ú Á ö ö Á ö Á ö Á ú Á Á ö Á ű Á ú Á Á ö Á Á ú ö ü ö ö ö ö ű ö ü Í ö
ú ú ú Ú ú ú ő ő ú ű ú ő ő ú ő ú ő ő Ó Ó ő ű ő ő ú ő Ó Ó ú ú ú Ú ü ú ú ő Ü ü ő ü ő ő ú ú ő ő ú ő ő ü ü ú ő ű ü ő ő Ü ű ű ű ű ú ü ü ő ú Ö ű ű ő ú Ü ú ü ő ú ő ü ő ű Á Ü Ó Ó ű ü Ü ü ú Ü ő ő ő ő ő ő ő ü Ü ü
Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kara. Prof. Dr. Závoti József. Matematika III. 7. MA3-7 modul. Helyzetmutatók, átlagok, kvantilisek
Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kara Prof. Dr. Závoti József Matematika III. 7. MA3-7 modul Helyzetmutatók, átlagok, kvantilisek SZÉKESFEHÉRVÁR 2010 Jelen szellemi terméket a szerzői jogról
7624 Pécs, Nagy Jenı u. 12. tel/fax: (36)72/333-414, 504-711 web: www.szociograf.hu e-mail: szociograf@szociograf.hu
GAZDASÁGI VERSENYHIVATAL VERSENYKULTÚRA KÖZPONT A PATIKAPIACI SZABÁLYOZÁS A LAKOSSÁG VÉLEMÉNYE TÜKRÉBEN 2010. 7624 Pécs, Nagy Jenı u. 12. tel/fax: (36)72/333-414, 504-711 web: www.szociograf.hu e-mail:
1. Szervezeti felépítés
AEGON Magyarország Befektetési Jegy Forgalmazó Zrt. 2008. üzleti évi kockázatvállalására és kockázatkezelésére vonatkozó információk nyilvánosságra hozatala Társaságunk a 164/2008. (VI.27.) Korm. Rendeletnek
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
HATÁROZAT-TERVEZET. Mór Város Önkormányzatának /2009.(IV.29.) Kt. határozata szociális szolgálattervezési koncepciójának felülvizsgálatáról
ELİTERJESZTÉS Mór Város Önkormányzat Szociális Szolgáltatástervezési Koncepció felülvizsgálata tárgyában (Szociális és Egészségügyi Bizottság egyhangú támogatásával) A társadalomba való be- és visszailleszkedés
Í ű ű ő ő Á Ü Ü Ü Ü Í ü Í Í ő ü ü Ü ő ő Ü ő Ü ő ű ö ő Ü ő ö ő ő ú ö ő ű ö ű ü ű ö ö ő ő ö ő ú ő ö ö ő Ü ő ö ö ő Á Ü Ú Ü Ü ÍÍ Ü ú ú ü Ü ü ő Ü ő Ü ö ő ö ő ü ö ő ő ú ö ő ő ű ö ö ű ö ü ű ö ö ő ő ö ő ú ő Í
BUDAPEST X. KERÜLET, ÓHEGY-PARK ALATTI PINCERENDSZER 129-130-131. SZ. ÁGÁNAK VESZÉLYELHÁRÍTÁSA TÖMEDÉKELÉSSEL
BUDAPEST X. KERÜLET, ÓHEGY-PARK ALATTI PINCERENDSZER 129-130-131. SZ. ÁGÁNAK VESZÉLYELHÁRÍTÁSA TÖMEDÉKELÉSSEL (...) Az elvégzendı feladat meghatározása Feladat a C szakaszon található 129, 130 és 131 sz.
Egyéb elıterjesztés Békés Város Képviselı-testülete 2011. május 26-i ülésére
Tárgy: Tagok kilépése intézményfenntartó társulásból, gesztor önkormányzat közoktatási feladatátadása államháztartáson kívülre Elıkészítette: Sápi András oktatási referens Igazgatási Osztály Váczi Julianna
TÉZISEK. Közszolgáltatások térbeli elhelyezkedésének hatékonyságvizsgálata a földhivatalok példáján
Széchenyi István Egyetem Regionális és Gazdaságtudományi Doktori Iskola Budaházy György TÉZISEK Közszolgáltatások térbeli elhelyezkedésének hatékonyságvizsgálata a földhivatalok példáján Címő Doktori (PhD)
Integrált rendszerek az Európai Unió országaiban Elınyeik és hátrányaik
TÁMOP 1.3.1-07/1-2008-0002 kiemelt projekt A foglalkoztatási szolgálat fejlesztése az integrált munkaügyi és szociális rendszer részeként Stratégiai irányítás és regionális tervezés támogatása komponens
B E S Z Á M O L Ó Körösladány Város 2010 évi közbiztonsági helyzetérıl
Száma: 04070/565-26/2011. ált. R E N D İ R K A P I T Á N Y S Á G S Z E G H A L O M 5520, Szeghalom Kossuth tér 1., PF:3 tel/fax: +36/66/371-555 Jóváhagyom: Szalai Zoltán r. alezredes kapitányságvezetı
Statisztikai alapismeretek (folytatás)
Statisztikai alapismeretek (folytatás) 3. elıadás (5-6. lecke) Az alapsokaság fıbb jellemzıi () 5. lecke Folytonos változó megoszlásának jellemzése A sokasági átlag és szórás Átlag és szórás tulajdonságai
Szakdolgozat. Pongor Gábor
Szakdolgozat Pongor Gábor Debrecen 2009 Debreceni Egyetem Informatikai Kar Egy kétszemélyes játék számítógépes megvalósítása Témavezetı: Mecsei Zoltán Egyetemi tanársegéd Készítette: Pongor Gábor Programozó
KI KIVEL (NEM) HÁZASODIK? A PARTNERSZELEKCIÓS MINTÁK VÁLTOZÁSA AZ EGYÉNI ÉLETÚTBAN ÉS A TÖRTÉNETI ID
Szociológiai Szemle 2002/2. 28-58. Bukodi Erzsébet KI KIVEL (NEM) HÁZASODIK? A PARTNERSZELEKCIÓS MINTÁK VÁLTOZÁSA AZ EGYÉNI ÉLETÚTBAN ÉS A TÖRTÉNETI IDİBEN * Bevezetés A különbözı társadalmi csoportok
Bevezetés a statisztikai hipotézisvizsgálatba
Bevezetés a statisztikai hipotézisvizsgálatba Szakdolgozat Készítette: Pupli Márton Matematika BSc tanári szakirány Témavezető: Vancsó Ödön adjunktus Matematikatanítási és Módszertani Központ Eötvös Loránd
STATISZTIKA I. Tantárgykódok. Oktatók. Időbeosztás. Tematika. http://www.agr.unideb.hu/~huzsvai. 1. Előadás Bevezetés, a statisztika szerepe
Tantárgykódok STATISZTIKA I. GT_APSN018 GT_AKMN021 GT_ATVN020 1. Előadás Bevezetés, a statisztika szerepe Oktatók Előadó: Dr. habil. Huzsvai László tanszékvezető Gyakorlatvezetők: Dr. Balogh Péter Dr.
T Á J É K O Z T A T Ó
Szarvasi Rendırkapitányság Rendészeti Osztály Dévaványa Rendırırs 551 Dévaványa, Árpád út 5. 6/66/483-377 E-mail : szarvas.rk@bekes.police.hu Száma: 46/ 274 /213. ált. A tájékoztatót elıterjesztésre alkalmasnak
A Nemzeti Éghajlatváltozási Stratégia Környezeti Vizsgálata (NÉS SKV)
A Nemzeti Éghajlatváltozási Stratégia Környezeti Vizsgálata (NÉS SKV) Készült a Környezetvédelmi és Vízügyi Minisztérium Zöld Forrás támogatásával Ökológiai Intézet a Fenntartható Fejlıdésért Alapítvány
OPTIMISTÁK-E A KÖNYVTÁROSOK?
E ö t v ö s L o r á n d T u d o m á n y E g y e t e m I n f o r m a t i k a i é s K ö n y v t á r t u d o m á n y i I n t é z e t K ö n y v t á r - i n f o r m a t i k a i K ö z p o n t OPTIMISTÁK-E A
Á Á É É É ö É Ó ú Á ú Á Á Á Á ö Á ő ű ú ö ö ú ű ú É ő ö ú ú ű ö ű ő Ú Ú ú ő ö ö ő ö ö Á ö Á ö ú ű ö ö ö ö ö ö ö ö ö ő ö ö ö ö ő ö Á ö ő ö ö ő ú ú ö ö ő ö ö ö ö ú ö ú ö ő ú ö ö ö ö ö ú ö ú ú ö Ú ő ű ő ö
A 3. országos kompetenciamérés (2004) eredményeinek értékelése, alkalmazása iskolánkban
FAZEKAS MIHÁLY FİVÁROSI GYAKORLÓ ÁLTALÁNOS ISKOLA ÉS GIMNÁZIUM A 3. országos kompetenciamérés (2004) eredményeinek értékelése, alkalmazása iskolánkban 1. Elızetes megjegyzések A száz oldalas Vári Péter
I. Általános információk az előadásokról, szemináriumokról, szak- vagy laborgyakorlatokról
BABEŞ BOLYAI TUDOMÁNYEGYETEM KOLOZSVÁR KÖZGAZDASÁG- ÉS GAZDÁLKODÁSTUDOMÁNYI KAR SZAKIRÁNY: KÖZÖS TÖRZS EGYETEMI ÉV: 2009/2010 FÉLÉV: IV I. Általános információk az előadásokról, szemináriumokról, szak-
Atomfizikai összefoglaló: radioaktív bomlás. Varga József. Debreceni Egyetem OEC Nukleáris Medicina Intézet 2010. 2. Kötési energia (MeV) Tömegszám
Egy nukleonra jutó kötési energia Atomfizikai összefoglaló: radioaktív bomlás Varga József Debreceni Egyetem OEC Nukleáris Medicina Intézet Kötési energia (MeV) Tömegszám 1. 1. Áttekintés: atomfizika Varga
EU7403 DMRV DUNA MENTI REGIONÁLIS VÍZMŐ ZÁRTKÖRŐEN MŐKÖDİ RÉSZVÉNYTÁRSASÁG. Közbeszerzési szabályzat ELJÁRÁSI UTASÍTÁS
DMRV DUNA MENTI REGIONÁLIS VÍZMŐ ZÁRTKÖRŐEN MŐKÖDİ RÉSZVÉNYTÁRSASÁG Közbeszerzési szabályzat ELJÁRÁSI UTASÍTÁS ENGEDÉLY NÉLKÜLI MÁSOLÁSA NEM MEGENGEDETT! BELSİ HASZNÁLATRA TULAJDONOS NEVE: A PÉLDÁNY SORSZÁMA:
A XIII. kerületi Egészségügyi Szolgálat Közhasznú Nonprofit Korlátolt Felelısségő Társaság
XIII. kerületi Egészségügyi Szolgálat Közhasznú nonprfofit Korlátolt Felelısségő Társaság Ügyvezetı igazgató 1139 Budapest, Szegedi út 17. Tel: 452-4201 Ikt.sz.: 1654/9/2007. A XIII. kerületi Egészségügyi
Szabályozási irányok 2. változat a szélsıséges idıjárás hatásának kezelésére a Garantált szolgáltatás keretében
Magyar Energia Hivatal Tervezet 091020 Szabályozási irányok 2. változat a szélsıséges idıjárás hatásának kezelésére a Garantált szolgáltatás keretében A Hivatal hozzászólás céljából 2009. szeptember 21-i
statisztikai menürendszere Dr. Vargha András 2007
A statisztikai menürendszere Dr. Vargha András 2007 2 tartalomjegyzék 1. Alapok (egymintás elemzések Alapstatisztikák Részletesebb statisztikák számítása Gyakorisági eloszlás, hisztogram készítése Középértékekre
Törökszentmiklós város szociális otthonának utólagos komplex akadálymentesítése
A projekt az Európai Unió támogatásával, az Európai Regionális Fejlesztési Alap társfinanszírozásával valósul meg. 2, Projekt neve: - Törökszentmiklós város szociális otthonának utólagos komplex akadálymentesítése
ú Á ö ü ö ú ű ü ü ö ö ű ö ö ö ü ö ü ö ű ü ö ú ú ü ü ü ú ö ö ö ű ű ü ú ű ü ö ö Á ö ü ű ö ö ü ö ü ö ö ü ö ö ü ö ö ö Á ü ú ö ö ü ö ö ö ú ö ü ö ö ú ú ü ö ű ö ö ö úö ö ö ö ö ö ű ö ú ö ö ö ü ü ö ú ö ö ú ö ö
Próbatömörítés végrehajtásának eljárási utasítása és szabályai
Próbatömörítés végrehajtásának eljárási utasítása és szabályai M7 autópálya Balatonkeresztúr-Nagykanizsa szakasz Budapest 2006 Készítette: Subert István - 1 - Subert István Próbatömörítés eljárási utasítása
A VISONKA Takarmánykeverı és Szolgáltató Nyilvánosan Mőködı Részvénytársaság idıközi vezetıségi beszámolója. 2013. november
A VISONKA Takarmánykeverı és Szolgáltató Nyilvánosan Mőködı Részvénytársaság idıközi vezetıségi beszámolója 2013. november Alapadatok a Társaságról A Társaság cégneve: VISONKA Takarmánykeverı Szolgáltató
É ú ú ú ú ú ú ú ú ú É É ú ű ú ű ú Ú Ü ú ú ú ú ű ú ú ű ú ú ú ú ú ú ű ú ú ű Ü ű ű ú É É ű É ű É ú ú ú ű É ú ú ú ú ú ú ú ú ú ú ú ű ú ú ű Á ú É ű ű ú ú ú ú ű ű ű ú ű ú ú ú ú ú ú ű ú ú Ú ű ú ű ű ú ú ű Ü ú ű
ö ü ö ú ú ö Á Ú ü ö ö ü ű É ú ü ü ű ö ö ö ö ö ö ö ö ű ú ü ö ü ü ű ö ö ö ö ö ö ö ü ö ű ű ú ö ü ö ö ö ű ö ű ö ö ü ú ü ö ü ö ü ü ö ö ö ö ö ü ö ű ü ö ö ű ö ö ö ö ü ú É ö ö ö ö ö ö ö ú ú ö ö ö ö ö ö ú ú ú ú
É ú ú Á É ú É ű Á Ú ú ú ú ű ú É ű ú ú ű ú ú ű ú ú ű ú ú ú ú ú ú ű ű ű ú Á Á ű É É ú ú ú ú ú ú ű Ü ű ű ű Ö Ú ú Ú ú ű ú ú ű ú ű ű ú ú Ö ű ú ú ú ű ű ű ű ú ú É É ű ű É É ú ú ű Á ú ú ú É Ú ű ú ú ű ú ú ú Ü ú
Szakdolgozati témakörök
Szakdolgozati témakörök Ápoló szakirány számára 2010/2011. tanév Tantárgy Témakörök Konzulens Pedagógia 1. Betegoktatás: az ápolási folyamat integráns részét képezi a betegoktatás, amely az ápolói Karsai
ü Ü ö ö ö Á ő ö ö ö ü ú ö ő Á ő ö ő ü ú ő ő ő ö ö ö ő ú ő ő ő ö ő ö ű ő ő ő Ú ö ü ő ő ú ú ö ő ö ő ú ú ő ú ö ö ő ú ő ü Ü ö ő É ő ő ü ö ő ú ő ö ű ő ő ü ő Ú ű Ö ü ő ú ő ő ő ú Ú ü ö ő ő ú ő ű ő ö ö ü ö ö ő
Á ö ü ö ő ö ű ö ú ú ö ú ő ő Á ő ő ö ú ü ő ő ú ő ő ő ő ö ü ő ő ú ő ö ö ü ü ő ö ü ü ö ő ú ő ő ő ö ú ú ö ö ú ő ü ü Ü ő ö ő ű ü ö ú ú ú ö ő ö ő ö ú ö ű ő ő ö ő ö ü ö É É É É Ú É É É É É öö É É ő É ö É
Fejér Megyei Önkormányzat Közgyőlésének 11/2012. (IX.28.) önkormányzati rendelete
11/2012. (IX.28.) önkormányzati rendelete a Fejér Megyei Önkormányzat 2012. évi költségvetésérıl szóló 3/2012. (II. 24.) önkormányzati rendelet módosításáról Fejér Megye Közgyőlése az államháztartásról
É Ő É é ö í é í é í í Ú é é é í í ő ö ö é É Ó É Á í é ő é í í í Í Í í í É É É í é é í Í é Íő é í é í é í í Í ú é é ű í í é í í Í ö ö ő é ö ö é é í Á ő é é é í é Í ö é é é é é é ö Í ö é é é í í é ö í í
Véletlenszám-generátorok
Véletlenszám-generátorok 1. Lineáris kongruencia generátor megvalósítása: (a) Készítsen lineáris kongruencia generátort az paraméterekkel, rnd_lcg néven. (b) Nyomtasson ki 20 értéket. legyen. (a, c, m,
É É Á É É ó ó ö ű ó ó ó ű ó ö ö ű ó ó ő ö ű ó ó ű ú ö ű ó ó ó ó ö ű ó ó ó ö ű ő ő ő ó ö ű ú ö ó ó ó ú ő ő ü ó ó ó ö ű ű ö ő ó ú ó ö ü ö ű ó ó ö ő ö ó ö ö ő ő ö ó ő ö ő ó ő ó ő ú ú ö ű ó ú ö ő ű ö ó ó ó
Populációbecslések és monitoring 2. előadás tananyaga
Populációbecslések és monitoring 2. előadás tananyaga 1. A becslések szerepe az ökológiában. (Demeter és Kovács 1991) A szabadon élő állatok egyedszámának kérdése csak bizonyos esetekben merül fel. De