Esetelemzések az SPSS használatával
|
|
- Hanna Vincze
- 8 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 Esetelemzések az SPSS használatával 1. Tekintsük az spearman.sav állományt, amely egy harminc tehenet számláló állomány etetés- és fejéskori nyugtalansági sorrendjét tartalmazza. Vizsgáljuk meg, hogy van-e kapcsolat a két nyugtalansági sorrend között. Megoldás: Mivel két rangsort kell összehasonlítanunk, ezért a Spearman-féle korrelációs együtthatót számítjuk ki. Az adatbázis megnyitása után az ANALYZE / CORRELATE / BIVARIATE menüpontot választjuk. A megnyíló ablakban azon változókat, amelyek közötti sorrendet vizsgáljuk a VARIABLES listába tesszük, míg a felajánlott korrelációs együtthatók közül a SPEARMAN-t pipáljuk ki: Az OK gombra kattintva megkapjuk a számolás eredményét:
2 Correlations FEJES ETETES Spearman's rho FEJES Correlation Coefficient Sig. (2-tailed)..000 N ETETES Correlation Coefficient Sig. (2-tailed).000. N ** Correlation is significant at the.01 level (2-tailed). A fejes és etetes változók közötti 0,917 értékű korrelációs együttható erős sztochasztikus kapcsolatot mutat. Amelyről - a szignifikancia szintet figyelembe véve azt mondhatjuk, hogy nem a véletlen műve. Azaz amelyik állat etetéskor nyugatalanul viselkedik, az fejéskor is hasonló viselkedést mutat. Előfordul, hogy nem csak kettő, hanem több sorrend egyezőségét kell megvizsgálnunk. Ilyenkor a Kendal-féle egyetértési mutatót határozzuk meg. 2. A feladat legyen ugyan az, mint az elméleti bevezetőben. Az adatok megtalálhatók a Kendall.sav fájlban. Arra vagyunk tehát kíváncsiak, hogy a négy borász azonosan ítélte-e meg az öt bor sorrendjét. Megoldás: Az adatbázis megnyitását követően az ANALYZE / NONPARAMTERIC TESTS / K RELATED SAMPLES... menüjét választjuk. Kijelöljük azokat a borokat, amelyeknek a sorrendjét össze kívánjuk hasonlítani (az összeset) és a változókat a TEST VARIABLES listában soroljuk fel, míg a teszt típusánál a KENDALL S W módszert pipáluk ki:
3 A futási eredmény a következő: Test Statistics N 4 Kendall's W.688 Chi-Square df 4 Asymp. Sig..027 a Kendall's Coefficient of Concordance (A program az egyes borok átlagos rangszámairól is tájékoztat, de ezt a táblázatot nem mellékeltük.) A Kendall-féle egyetértési mutató értékét a második sorban láthatjuk, ami nagyobb mint 0.6, így a sorrendek azonosnak tekinthetők. Az utolsó sorban lévő mutató a szignifikancia érték, amely 0.05-nál kisebb, így a borok sorrendjének egyezősége nem a véletlen műve.
4 3. Mezőgazdasági előtanulmányaink során gyakran találkozhattunk a földminőség és a termésátlag kapcsolatának kérdésével. A növterm.sav fájl 57 különböző mezőgazdasági vállalkozás adatát tartalmazza a földminőség, a búza és a kukorica termésátlagára vonatkozóan. Első lépésben vizsgáljuk meg, hogy van-e kapcsolat a földminőség és a búza termésátlaga között? Ebben a vizsgálatban a többi környezeti hatást figyelmen kívül hagyjuk. Megoldás: A probléma megoldására korrelációszámítást alkalmazunk. A vizsgálat elvégzéséhez az ANALYSE / CORRELATE / BIVARIATE menüjét választjuk, ahol a Pearson-féle korrelációs együtthatót számítjuk ki. Az ábrán látható módon a VARIABLES (változók) ablakban a nyíl segítségével a földminőség(ak/ha) és a búza(t/ha) változókat átvisszük, az alapbeállításokat nem változtatjuk meg. (Az ablakban a Pearson-féle korrelációs együtthatót válasszuk ki). (Ha a korrelációs együtthatón kívül egyéb információt is meg akarunk jeleníteni, akkor kattintsunk az OPTIONS gombra. Az ekkor megjelenő ablakban a STATISTICS részben kiválaszthatjuk a MEANS AND STANDARD DEVIATIONS opciót, amellyel a változók átlagát és szórását írathatjuk ki. A CONTINUE gombbal visszatérhetünk a BIVARIATE CORRELATIONS ablakba.)
5 Az OK gomb lenyomásával a következő eredményeket kapjuk az output ablakban. Correlations Földminőség (AK/ha) Búza (t/ha) Földminőség (AK/ha) Pearson Correlation Sig. (2-tailed)..000 N Búza (t/ha) Pearson Correlation Sig. (2-tailed).000. N A kapott táblázatot tekintve megállapítható, hogy a föld minősége és a búza termésátlaga között pozitív irányú, 0,658 értékű a korreláció, tehát közepesen erős sztochasztikus kapcsolat áll fenn. Annak eldöntésére, hogy ez az 57 adatból kapott 0,658-as korrelációs együttható kellően nagy érték-e ahhoz, hogy ezt az összefüggést általánosságban is nagy valószínűséggel bekövetkezőnek tekinthessük, meg kell vizsgálnunk a korrelációs együttható szignifikanciáját. Esetünkben a Sig(2-tailed) sorban szereplő 0,000 érték kisebb, mint 0,05 tehát elvetjük azt a nullhipotézist, hogy a két változó közötti kapcsolat a véletlennek köszönhető.
6 A korrelációszámítás segítségével megismertük a többdimenziós minták egyes változói közötti kapcsolat irányát és szorosságát. A szignifikanciaszint vizsgálatával azt is meg tudtuk határozni, hogy állításaink mekkora valószínűséggel általánosíthatóak. Eddigi számításaink során arra már nem tudtunk választ adni, hogy valamely változó ismert értékéből egy másik változó milyen értéke következik. Ezt az értékbecslést a regresszióanalízis segítségével számítjuk ki. 4. A növterm.sav adatbázist használjuk a regresszióanalízis számítása és értelmezése során is. Vizsgáljuk meg, van-e függvényszerű összefüggés a búza termésátlaga és a földminőség között! Ábrázoljuk is a kapott eredményt! Megoldás: A vizsgálathoz az ANALYSE / REGRESSION / LINEAR REGRESSION menüt válasszuk! Az ábrán látható módon a változók közül a DEPENDENT (függő változó) cellába a Búza (t/ha), míg az INDEPENDENT(S) (független változók) közé a Földminőség ( AK/ha) változó kerül. A METHOD legördíthető menüben választhatunk a modellt lefuttató módszerek közül. Alapesetben az SPSS által felajánlott ENTER módszert válasszuk. A többi opciót nem változtatjuk. (Pl.: a STATISTICS lehulló menüben kérhetünk bővebb statisztikát a felvitt adatainkról)
7 Az OK gomb lenyomását követően több táblázatot kapunk eredményül. Az első táblázat tájékoztat bennünket a korrelációs együttható (R) értékéről, továbbá az R Square a determinációs együttható értékét jelzi (0,433), mely arról informál, hogy a búza (t/ha) termésátlagának hány % -át sikerült megmagyaráznunk a földminőség (AK/ha) segítségével. Ez az érték 43 %. Az Adjusted R Square az előző mutató torzítatlan értéke (0,422). Az Std. Error of the Estimate bizonyos értelemben szintén a regressziós egyenes illeszkedését jelzi, hiszen ez az érték a reziduálisok szórását jelenti.(lehetőségünk nyílhat arra, hogy az R 2 értékét növeljük. Ennek módja, hogy az adatsorunkat megtisztítjuk a szélsőségesen kiugró értékektől. Ekkor a magas szórású változók kiesnek, és így szorosabban illeszkedő egyenest kaphatunk. Ezzel az eljárással azonban torzítjuk az eredményt.) Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate a Predictors: (Constant), Földminőség (AK/ha) A következő táblázat egy ANOVA tábla, mely azt teszteli, hogy sikerült e a regressziós egyenes segítségével akkora részt megragadni a függő változó varianciájából, hogy a független változót szignifikánsnak tekinthessük. A regresszió sorában szereplő F érték szignikanciája csupa nullából áll, ami azt jelzi, hogy a földminőség (AK/ha) hatását az alapsokaságra is érvényesnek tekinthetjük. ANOVA Model Sum of df Mean Square F Sig. Squares 1 Regression Residual Total a Predictors: (Constant), Földminőség (AK/ha) b Dependent Variable: Búza (t/ha) Az alábbi táblánkban találhatjuk meg a regressziós egyenes paramétereit, a konstans és az egyenes meredekségét jelző B értéket.
8 Coefficients Unstandardized Standardized t Sig. Coefficients Coefficients Model B Std. Error Beta 1 (Constant) Földminőség 6.399E (AK/ha) a Dependent Variable: Búza (t/ha) Az egyenes egyenlete: y = 2,929+0,06399x Ez azt jelzi, hogy egy aranykoronányi növekedés átlagosan 64 kg termésemelkedést eredményez. A B értékhez tartozó Std. Error (Standard hiba) arról ad tájékoztatást, hogy véletlen hibával terhelt a függvényünk. A Beta érték magyarázatára visszatérünk a többváltozós regresszió példája során. A táblázat utolsó sorában szereplő t érték és a hozzá tartozó szignifikancia azt jelzi, hogy a földminőség (AK/ha) változó hatása szignifikáns a búza (t/ha) termésátlagára.(0,05 alatti a Sig.) A következőkben szemléltetjük a már megmagyarázott és elfogadott regressziós egyenest. Ezt az ANALYSE / REGRESSION / CURVE ESTIMATION menü segítségével valósíthatjuk meg. Itt a változóinkat a LINEAR REGRESSION ablakban már ismertetett módon felvisszük, majd kipipáljuk a MODELS opció alatt a LINEAR szó melletti cellát, arra ügyelve, hogy a PLOT MODELS opciót is bejelöljük.
9 Az OK gombra kattintva a következő ábrát kapjuk: Búza (t/ha) Observed Linear Földminőség (AK/ha) A kapott egyenes a regressziós egyenes, míg a görbe az eredeti adatainkat összekötő függvény képe. A regressziós egyenes korábban felírt képletébe behelyettesítve egy földminőséget jelző adatot, megbecsülhető lesz a termésátlag értéke.
10 Most vizsgáljuk meg a kukorica termésátlaga és a kukorica alá kiadott NPK műtrágya közötti összefüggést. Korábbi tanulmányaink során emlékezhetünk a csökkenő hozadék törvényére, miszerint a túlzottan magas nitrogén műtrágya mennyiség már csökkentőleg hat a termésátlagra. Természetesen ezzel tisztában vannak gazdálkodóink is, és így igyekeznek elkerülni ezt a kedvezőtlen hatást. 5. A továbbiakban is vizsgálatunk tárgyát képező növterm.sav adatbázisban dolgozunk. Első lépésben ábrázoljuk pontdiagram segítségével a fent említett összefüggést, majd olyan regressziós függvényt illesztünk a ponthalmazra, mely a legjobb illeszkedést biztosítja számunkra. Megoldás: Az ábrázoláshoz lépjünk a GRAPH / SCATTER menübe, válasszuk a SIMPLE ábrázolási módot, majd nyomjuk meg a DEFINE gombot. Az így megjelenő ablakban az X kategóriatengelyen a kukorica (kg NPK/ha) változót, míg az Y tengelyen a kukorica (t/ha) változót tüntessük föl. Az OK gomb lenyomásával az alábbi ábrát kapjuk Kukorica (t/ha) Kukorica (kg NPK/ha) A pontok elhelyezkedéséből megállapítható, hogy lineáris függvény helyett valamilyen másodfokú függvénnyel érdemes közelíteni az alapadatokat.
11 Előző (4. számú) feladatunkkal ellentétben most ne vizsgáljuk meg külön a lineáris regressziót, mivel ezt az előző példa alapján már el tudjuk végezni. Ezen túllépve vizsgáljuk meg, hogy mi a teendő akkor, amikor nem feltétlenül egyenessel tudjuk legjobban közelíteni az adatpárjainkat, hanem valamilyen más típusú függvénnyel. Ennek vizsgálata során arra is választ kapunk, hogy mi alapján döntsünk az alapadatokra illesztett függvények közül. Lépjünk be az ANALYSE / REGRESSION / CURVE menübe. Az alábbi SPSS ablakot kapjuk. Itt a már ismert módon a DEPENDENT(S) változónk a kukorica (t/ha) lesz, míg az INDEPENDENT változónk a kukorica (kg NPK/ha). Pipáljuk ki a LINEAR és a QUADRATIC (másodfokú) szó melletti kis cellát, illetve ügyeljünk rá, hogy a PLOT MODELS és az INCLUDE CONSTANT IN EQUATION melletti kis ablakok is aktívak legyenek. Az OK gomb lenyomását követően a következő adatokat és ábrát kapjuk eredményül.
12 Kukorica (t/ha) Observed Linear Quadratic Kukorica (kg NPK/ha) Az ábra alapján az alapsokaságra illesztett másodfokú görbe jobban illeszkedik, mint a lineáris egyenes. Ennek eldöntésére és statisztikailag való igazolására az Rsq oszlopban lévő determinációs együtthatókat kell megvizsgálnunk, melyek közül a magasabb értékkel rendelkező kvadratikus függvényt választjuk, mivel ez az érték magasabb %-os arányban fogja magyarázni a függő változót a független függvényében. Ez az érték lineáris illesztés esetében 0,801, míg a kvadratikus függvény alkalmazásával 0,888. Mindkét esetben a szignifikancia csupa nullából áll, tehát értékeink megbízhatóak, nem a véletlennek köszönhetőek. Az utolsó három oszlop alapján pedig felírhatjuk a kapott egyenes és a másodfokú (kvadratikus) függvényeink képletét, miszerint: y = 5, ,0074x y = 4, ,0172x 0,00002x 2 lineáris függvény kvadratikus függvény
13 A korreláció, azaz az összefüggésvizsgálat nem csak két tényező között számítható, hanem akár több tényező együttes hatását is vizsgálhatjuk egyszerre. Ekkor az eredményváltozókra ható tényezők között is felléphet valamilyen erősségű és irányú kapcsolat, amely eltorzíthatja az eredményt. Ekkor két változó korrelációját közvetetten befolyásoló harmadik változó hatását a két változó parciális korrelációs együtthatójának kiszámításával lehet kiküszöbölni. 6. Következő példánkban a már eddig is használt növterm.sav fájlt használjuk. A feladat a kukorica termésátlagának és a trágyázás hatásának összefüggés vizsgálata a szervestrágyázás hatásának figyelembevételével. Megoldás: Első lépésben ki kell szűrnünk azokat a változókat az 57 vállalkozás adatai közül, melyek nem vonhatóak be a vizsgálatba. Leválogatjuk a szervestrágyázó vállalkozásokat, mivel csak azok vonhatóak be a modellbe, akik műtrágyáznak és szervestrágyáznak is egyidejüleg. Ezt a feltételt DATA / SELECT CASES menüre kattintva az IF gomb lenyomásával állíthatjuk be, a következőt begépelve: kukorica (t.szervestr./ha) 0. Ezt követően az OK gomb lenyomásával a szűrés megtörtént. A továbbiakban a feltételünknek megfelelő vállalkozókkal dolgozunk tovább. Második lépésben az ANALYSE / CORRELATE / BIVARIATE menübe kattintva a lineáris korrelációnál ismertetett módon vigyük fel a három változónkat a VARIABLES ablakba, majd az OK gomb lenyomásával a következő eredménytáblát kapjuk: Correlations Kukorica (t/ha) Kukorica (kg NPK/ha) Kukorica (t.szervestr./ha) Kukorica (t/ha) Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Kukorica (kg Pearson Correlation NPK/ha) Sig. (2-tailed) Kukorica (t.szervestr./ha) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N ** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
14 A számunkra lényeges információ a kukorica (t/ha) és a kukorica (kg NPK/ha) metszetben látható 0,894 értékű korrelációs együttható. Megfigyelhető továbbá, hogy közepesnél gyengébb mértékű a korreláció a kukorica termésátlaga és a szervestrágyázás között is. Ennek az a magyarázata, hogy a szervestrágya hatása több évet is érint, így annak hatása gyengébb mértékű, mint a műtrágyáé. Szintén fontos a 0,564 érték, mely a kukorica (kg NPK/ha) és a kukorica (t. szervestr./ha) változók közötti kapcsolat szorosságát jelzi. A kapcsolatok szignifikánsak, melyet a szignifikanciaszitből tudunk megállapítani. (Természetesen az átlóban mindig 1 lesz a korrelációs együttható, azaz a változók önmagukkal tökéletesen korrelálnak.) Megvizsgáljuk, hogy ez a 0,894-es érték a kukorica termésátlaga és a műtrágyázás között tényleges kapcsolat e, vagy ez az igen magas értékű együttható más változó hatásának is köszönhető? Példánkban a műtrágyázás és a szervestrágyázás közötti kapcsolatot elemezzük a parciális korrelációt felhasználva. Az ANALYSE / CORRELATE / PARTIAL menüt kiválasztva a korreláció számításhoz hasonló ablak jelenik meg: A VARIABLES ablakba azok a változók kerülnek, melyek között a korrelációt ki szeretnénk számítani (esetünkban a kukorica (t/ha) és a kukorica (kg NPK/ha)). A CONTROLLING FOR ablakba pedig az a változó kerül, amely hatását ki szeretnénk küszöbölni.
15 Esetünkben ez a kukorica (t.szervestr./ha) változó. Minden más opciót hagyjunk az ábra szerinti alapbeállításban. Az OK gomb lenyomására az output ablakban megjelenik a kért statisztika. Adott esetben a K24, a szervestrágyázást jelöli, a K22 a kukorica termésátlagot, míg a K23 a kiadagolt műtrágya mennyiségét. Az ábráról leolvasható, hogy a termésátlag és a műtrágyaadag között a szervestrágyázástól megtisztított korreláció értéke 0,8609. A szignifikanciaszint 0,000, azaz 99,99%-os valószínűséggel állíthatjuk, hogy a fenti korrelációs együttható értéke nem a véletlennek köszönhető. A korrelációs együttható értéke 0,894-ről 0,8609-es értékre csökkent, amely azt jelzi, hogy a kiszűrt változó is pozitívan korrelált a vizsgált változókkal.
16 7. Vizsgáljuk meg, hogy a kukorica termésátlagára miként hat a műtrágyázás és a földminőség együttesen. Annak magyarázatát, hogy két független változó hogy veszi ki a részét egy harmadik magyarázatából, többváltozós regresszió számítás segítségével vizsgálhatjuk meg. Megoldás: Az ANALYSE / REGRESSION / LINEAR menübe lépve a következő ablakot látjuk. A DEPENDENT (függő) változó a kukorica (t/ha) lesz, az INDEPENDENT (független) változók közé a kukorica (kg NPK/ha) és a földminőség (AK/ha) kerül. Az alapbeállításokon nem változtatva nyomjuk meg az OK gombot. A model lefuttatását követően az alábbi táblát kapjuk. Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate a Predictors: (Constant), Földminőség (AK/ha), Kukorica (kg NPK/ha) A tábláról leolvashatjuk, hogy a magyarázóerő igen magas, mivel a műtrágyázás és a földminőség együttesen a függő változónak több, mint 80 %-át magyarázza (R. Square).
17 ANOVA Model Sum of df Mean Square F Sig. Squares Regression Residual Total a Predictors: (Constant), Földminőség (AK/ha), Kukorica (kg NPK/ha) b Dependent Variable: Kukorica (t/ha) Az ANOVA tábla alapján megállapítható, hogy a regresszió a teljes heterogenitás szignifikáns hányadát testesíti meg. Ezt az F próbához tartozó szignifikanciából olvashatjuk le. Coefficients Unstandardized Standardized t Sig. Coefficients Coefficients Model B Std. Error Beta (Constant) Kukorica (kg 7.143E NPK/ha) Földminőség 2.144E (AK/ha) a Dependent Variable: Kukorica (t/ha) A regressziós B értékekből felírhatjuk a regressziós kétdimenziós sík egyenletét: y = 5, ,007143x + 0,02144y A változókhoz tartozó t értékek melletti szignifikancia azt jelzi, hogy mindkét független változó hatása szignifikánsnak tekinthető. A regressziós együtthatók parciálisak, azaz egy egy független változó hatása (B) úgy jelenik meg, hogy közben az összes többi független változó hatása kontroll alatt van. A magyarázó erő vizsgálatához a Beta értékeket kell tekintenünk, melyek azt jelzik, hogy melyik független változó hatása erősebb. Modellünk Beta - i azt mutatják, hogy a műtrágyázás hatása erősebb.
Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet. Correlation & Linear. Petra Petrovics.
Correlation & Linear Regression in SPSS Petra Petrovics PhD Student Types of dependence association between two nominal data mixed between a nominal and a ratio data correlation among ratio data Exercise
RészletesebbenBevezetés a Korreláció &
Bevezetés a Korreláció & Regressziószámításba Petrovics Petra Doktorandusz Statisztikai kapcsolatok Asszociáció 2 minőségi/területi ismérv között Vegyes kapcsolat minőségi/területi és egy mennyiségi ismérv
RészletesebbenCorrelation & Linear Regression in SPSS
Petra Petrovics Correlation & Linear Regression in SPSS 4 th seminar Types of dependence association between two nominal data mixed between a nominal and a ratio data correlation among ratio data Correlation
RészletesebbenStatisztika II. feladatok
Statisztika II. feladatok 1. Egy női ruhákat és kiegészítőket forgalmazó üzletlánc 118 egységénél felmérést végzett arról, milyen tényezők befolyásolják a havi összbevételüket (EUR). a) Pótolja ki a táblázatok
RészletesebbenCorrelation & Linear Regression in SPSS
Correlation & Linear Regression in SPSS Types of dependence association between two nominal data mixed between a nominal and a ratio data correlation among ratio data Exercise 1 - Correlation File / Open
RészletesebbenGyőrBike a győri közösségi bérkerékpár rendszer első éve
GyőrBike a győri közösségi bérkerékpár rendszer első éve Magyar Urbanisztikai Társaság Győr-Moson-Sopron megyei csoportja MTA KRTK RKI Nyugat-magyarországi Tudományos Osztály Smart City rendezvénysorozat
RészletesebbenEsetelemzés az SPSS használatával
Esetelemzés az SPSS használatával A gepj.sav fileban négy különböző típusú, összesen 80 db gépkocsi üzemanyag fogyasztási adatai találhatók. Vizsgálja meg, hogy befolyásolja-e az üzemanyag fogyasztás mértékét
RészletesebbenMagyarországon személysérüléses közúti közlekedési balesetek okozóik és abból alkoholos állapotban lévők szerinti elemzése. Rezsabek Tamás GSZDI
Magyarországon személysérüléses közúti közlekedési balesetek okozóik és abból alkoholos állapotban lévők szerinti elemzése Rezsabek Tamás GSZDI Anyag és módszer Központi Statisztikai Hivatalának adatai
RészletesebbenRegresszió számítás az SPSSben
Regresszió számítás az SPSSben Kvantitatív statisztikai módszerek Petrovics Petra Lineáris regressziós modell X és Y közötti kapcsolatot ábrázoló egyenes. Az Y függ: x 1, x 2,, x p p db magyarázó változótól
RészletesebbenStatisztikai hipotézisvizsgálatok. Paraméteres statisztikai próbák
Statisztikai hipotézisvizsgálatok Paraméteres statisztikai próbák 1. Magyarországon a lakosság élelmiszerre fordított kiadásainak 2000-ben átlagosan 140 ezer Ft/fő volt. Egy kérdőíves felmérés során Veszprém
Részletesebben1. (Sugár Szarvas fgy., 186. o. S13. feladat) Egy antikvárium könyvaukcióján árverésre került. = x = 6, y = 12. s y y = 1.8s x.
. Sugár Szarvas fgy., 86. o. S3. feladat Egy antikvárium könyvaukcióján árverésre került 9 könyv licitálási adatai alapján vizsgáljuk a könyvek kikiáltási és ún. leütési ára ezerft közötti sztochasztikus
RészletesebbenKerékpáros közösségi kölcsönző rendszer működésének szabályszerűségei
Kerékpáros közösségi kölcsönző rendszer működésének szabályszerűségei MRTT XV. Vándorgyűlés MRTT XV. Vándorgyűlés Mosonmagyaróvár 2017. okt. 19-20. Önálló kerékpárflotta - smart A közösségi kerékpárrendszerekről
RészletesebbenDr. Szőke Szilvia Dr. Balogh Péter: Nemparaméteres eljárások
Dr. Szőke Szilvia Dr. Balogh Péter: Nemparaméteres eljárások Bevezetés A magas mérési szintű változók adataiból számolhatunk átlagot, szórást. Fontos módszerek alapulnak ezeknek a származtatott paramétereknek
RészletesebbenStatisztika II előadáslapok. 2003/4. tanév, II. félév
Statisztika II előadáslapok 3/4 tanév, II félév BECSLÉS ÉS HIPOTÉZISVIZSGÁLAT Egyik konzervgyár vágott zöldbabot exportál A szabvány szerint az üvegek nettó töltősúlyának az átlaga 3 g, a szórása 5 g Az
RészletesebbenNormál eloszlás. Gyakori statisztikák
Normál eloszlás Átlag jól jellemzi az adott populációt folytonos eloszlás (pl. lottó minden szám egyszer fordul elő) kétkúpú eloszlás (IQ mindenki vagy zseni vagy félhülye, átlag viszont azt mutatja,
RészletesebbenSTATISZTIKA PRÓBAZH 2005
STATISZTIKA PRÓBAZH 2005 1. FELADATSOR: számítógépes feladatok (még bővülni fog számítógép nélkül megoldandó feladatokkal is) Használjuk a Dislexia Excel fájlt (internet: http:// starts.ac.uk)! 1.) Hasonlítsuk
RészletesebbenKorreláció számítás az SPSSben
Korreláció számítás az SPSSben Kvantitatív statisztikai módszerek Petrovics Petra Statisztikai kapcsolatok Asszociáció 2 minőségi/területi ismérv között Vegyes kapcsolat minőségi/területi és egy mennyiségi
RészletesebbenKorreláció, regresszió. Boda Krisztina PhD SZTE ÁOK Orvosi Fizikai és Orvosi Informatikai Intézet
Korreláció, regresszió Boda Krisztina PhD SZTE ÁOK Orvosi Fizikai és Orvosi Informatikai Intézet Két folytonos változó közötti kapcsolat Tegyük fel, hogy 6 hallgató a következő válaszokat adta egy felmérés
RészletesebbenSztochasztikus kapcsolatok
Sztochasztikus kapcsolatok Petrovics Petra PhD Hallgató Ismérvek közötti kapcsolat (1) Függvényszerű az egyik ismérv szerinti hovatartozás egyértelműen meghatározza a másik ismérv szerinti hovatartozást.
RészletesebbenModern Fizika Labor. Fizika BSc. Értékelés: A mérés dátuma: A mérés száma és címe: 1. mérés: Hımérsékleti sugárzás. 2008. április 15.
Modern Fizika Labor Fizika BSc A mérés dátuma: A mérés száma és címe: 1. mérés: Hımérsékleti sugárzás Értékelés: A beadás dátuma: 2008. április 29. A mérést végezte: 1/8 A mérés célja A mérés célja volt,
RészletesebbenBIOMETRIA_ANOVA_2 1 1
Két faktor szerinti ANOVA Az A faktor minden szintjét kombináljuk a B faktor minden szintjével, minden cellában azonos számú ismétlés (kiegyensúlyozott terv). A terv szerkezete miatt a faktorok hatását
RészletesebbenKISTERV2_ANOVA_
Két faktor szerinti ANOVA Az A faktor minden szintjét kombináljuk a B faktor minden szintjével, minden cellában azonos számú ismétlés (kiegyensúlyozott terv). A terv szerkezete miatt a faktorok hatását
RészletesebbenMARKETINGKUTATÁS II. Oktatási segédanyag. Budapest, 2004. február
MARKETINGKUTATÁS II. Oktatási segédanyag Budapest, 2004. február Tartalomjegyzék ELŐSZÓ... 2 1 AZ SPSS-RŐL ÁLTALÁBAN... 3 1.1 DATA EDITOR... 3 1.2 VIEWER... 4 1.3 CHART EDITOR... 4 2 ADATBEVITEL... 5 2.1
RészletesebbenFeltesszük, hogy a mintaelemek között nincs két azonos. ha X n a rendezett mintában az R n -ik. ha n 1 n 2
Kabos: Ordinális változók Hipotézisvizsgálat-1 Minta: X 1, X 2,..., X N EVM (=egyszerű véletlen minta) X-re Feltesszük, hogy a mintaelemek között nincs két azonos. Rendezett minta: X (1), X (2),..., X
RészletesebbenAz önkormányzati beruházási hajlandóság becslése a magyar kistelepülések körében OTKA KUTATÁS. A kutatást lezáró beszámoló
Az önkormányzati beruházási hajlandóság becslése a magyar kistelepülések körében OTKA KUTATÁS 77871 A kutatást lezáró beszámoló A projekt legtöbb feladatát 2009-ben végzem el. Miután 2009 április és május
RészletesebbenÁltalános 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
RészletesebbenStatisztikai szoftverek esszé
Statisztikai szoftverek esszé Dávid Nikolett Szeged 2011 1 1. Helyzetfelmérés Adott egy kölcsön.txt nevű adatfájl, amely információkkal rendelkezik az ügyfelek életkoráról, családi állapotáról, munkaviszonyáról,
RészletesebbenAlkalmazott statisztika Feladatok
Alkalmazott statisztika Feladatok A feladatokhoz használt adatokat megtaláljátok itt: www.math.u-szeged.hu/ szakacs/oktatas/alkstat.html 1. óra (szept. 9.) Az óra anyaga: Követelmények ismertetése, az
RészletesebbenEsettanulmány. A homoszkedaszticitás megsértésének hatása a regressziós paraméterekre. Tartalomjegyzék. 1. Bevezetés... 2
Esettanulmány A homoszkedaszticitás megsértésének hatása a regressziós paraméterekre Tartalomjegyzék 1. Bevezetés... 2 2. A lineáris modell alkalmazhatóságának feltételei... 2 3. A feltételek teljesülésének
RészletesebbenSZENT ISTVÁN EGYETEM. Gödöllő. Gazdálkodás és Szervezéstudományok Doktori Iskola
SZENT ISTVÁN EGYETEM Gödöllő Gazdálkodás és Szervezéstudományok Doktori Iskola A MAGYARORSZÁGI ZÖLDSÉGÁGAZAT HELYZETÉNEK ÉRTÉKELÉSE ÉS ÖKONÓMIAI ELEMZÉSE DOKTORI (PhD) ÉRTEKEZÉS TÉZISEI Készítette: Bene
RészletesebbenLineáris regresszió vizsgálata resampling eljárással
Lineáris regresszió vizsgálata resampling eljárással Dolgozatomban az European Social Survey (ESS) harmadik hullámának adatait fogom felhasználni, melyben a teljes nemzetközi lekérdezés feldolgozásra került,
RészletesebbenMiskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet Factor Analysis
Factor Analysis Factor analysis is a multiple statistical method, which analyzes the correlation relation between data, and it is for data reduction, dimension reduction and to explore the structure. Aim
RészletesebbenSZENT ISTVÁN EGYETEM
SZENT ISTVÁN EGYETEM A magyar mezőgazdasági gépgyártók innovációs aktivitása Doktori (PhD) értekezés tézisei Bak Árpád Gödöllő 2013 A doktori iskola Megnevezése: Műszaki Tudományi Doktori Iskola Tudományága:
RészletesebbenA Nemzeti Útdíjfizetési Szolgáltató Zrt. Általános Szerződési Feltételei e-matricát értékesítő viszonteladók részére. 4.
A Nemzeti Útdíjfizetési Szolgáltató Zrt. Általános Szerződési Feltételei e-matricát értékesítő viszonteladók részére 4. számú melléklet A Nemzeti Útdíjfizetési Szolgáltató Zrt. e-matrica értékesítésére
RészletesebbenElemzések a gazdasági és társadalompolitikai döntések előkészítéséhez 27. 2001. július. Budapest, 2002. április
Elemzések a gazdasági és társadalompolitikai döntések előkészítéséhez 27. 2001. július Budapest, 2002. április Az elemzés a Miniszterelnöki Hivatal megrendelésére készült. Készítette: Gábos András TÁRKI
RészletesebbenRegressziószámítás alkalmazása kistérségi adatokon
Lengyel I. Lukovics M. (szerk.) 2008: Kérdıjelek a régiók gazdasági fejlıdésében. JATEPress, Szeged, 264-287. o. Regressziószámítás alkalmazása kistérségi adatokon Szakálné Kanó Izabella 1 A lokális térségek
RészletesebbenKETTŐS KÖNYVELÉS PROGRAM CIVIL SZERVEZETEK RÉSZÉRE
KETTŐS KÖNYVELÉS PROGRAM CIVIL SZERVEZETEK RÉSZÉRE Kezelési leírás 2015. Program azonosító: WUJEGYKE Fejlesztő: B a l o g h y S z o f t v e r K f t. Keszthely, Vak Bottyán utca 41. 8360 Tel: 83/515-080
RészletesebbenAnimal welfare, etológia és tartástechnológia
Animal welfare, etológia és tartástechnológia Animal welfare, ethology and housing systems Volume 5 Issue 4 Különszám Gödöllı 2009 282 A TÜDİ SÚLYÁNAK ÖSSZEFÜGGÉSE NÉHÁNY TESTMÉRETTEL AUBRAC ÉS CHAROLAIS
RészletesebbenGazdaságtudományi Kar. Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet. Logistic regression. Quantitative Statistical Methods. Dr.
Logistic regression Quantitative Statistical Methods Dr. Szilágyi Roland Dependent (y) Quantit ative Qualitative Gazdaságtudományi Kar Connection Analysis Qualitative Independent variable() Quantitative
RészletesebbenRegionális diszparitások: a GDP és a munkanélküliségi ráta regionális összefüggéseinek vizsgálata az Európai Unióban.
Regionális diszparitások: a GDP és a munkanélküliségi ráta regionális összefüggéseinek vizsgálata az Európai Unióban Kalocsai Kornél Absztrakt Tanulmányomban a GDP és a munkanélküliség alakulását vizsgálom,
RészletesebbenMérési jegyzőkönyv. Rezonancia. 4. mérés: Semmelweis Egyetem, Elméleti Orvostudományi Központ Biofizika laboratórium. A mérés időpontja: 2013.03.06.
Mérési jegyzőkönyv 4. mérés: Rezonancia A mérés helyszíne: Semmelweis Egyetem, Elméleti Orvostudományi Központ Biofizika laboratórium A mérés időpontja: 2013.03.06. A mérést végezte: Jánosa Dávid Péter
RészletesebbenMiskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet. Correlation & Regression
Correlation & Regression Types of dependence association between nominal data mixed between a nominal and a ratio data correlation among ratio data Correlation describes the strength of a relationship,
RészletesebbenBUDAPESTI MŰSZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM ÁRAMLÁSTAN TANSZÉK TOMPA TESTEK ELLENÁLLÁSTÉNYEZŐJÉNEK VIZSGÁLATA MÉRÉSI SEGÉDLET. 2013/14. 1.
BUDAPESTI MŰSZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM ÁRAMLÁSTAN TANSZÉK M1 TOMPA TESTEK ELLENÁLLÁSTÉNYEZŐJÉNEK VIZSGÁLATA MÉRÉSI SEGÉDLET 013/14. 1. félév 1. Elméleti összefoglaló A folyadékáramlásban lévő,
Részletesebben1., Egy területen véletlenszerűen kihelyezet kvadrátokban megszámlálták az Eringium maritimum (tengerparti ördögszekér) egyedeit.
1., Egy területen véletlenszerűen kihelyezet kvadrátokban megszámlálták az Eringium maritimum (tengerparti ördögszekér) egyedeit. 1., Határozza meg az átlagos egyedszámot és a szórást. Egyedszám (x i )
Részletesebben1. melléklet A ciklodextrin hatásának jellemzése mikroorganizmusok szaporodására Murányi Attila
1. melléklet A ciklodextrin hatásának jellemzése mikroorganizmusok szaporodására Murányi Attila Bevezetés... 1 A kutatás hipotézise... 2 A kutatás célja... 2 Az alkalmazott mikroorganizmusok... 3 Kísérleti
RészletesebbenÚtmutató Támogatási Kérelem kitöltéséhez GUL-15-A, GUL-15-B
Útmutató Támogatási Kérelem kitöltéséhez GUL-15-A, GUL-15-B Tartalom 1. Regisztráció... 3 2. Bejelentkezés, jelszóváltoztatás, elfelejtett jelszó... 11 3. EPTK felület bemutatása... 13 3.1. Fő menüpontok...
RészletesebbenA JOHNSON NEYMAN-MÓDSZER BEMUTATÁSA ÉS ALKALMAZÁSA
MÓDSZERTANI TANULMÁNYOK A JOHNSON NEYMAN-MÓDSZER BEMUTATÁSA ÉS ALKALMAZÁSA A Johnson Neyman-módszer bemutatását és használatának elméleti és konkrét példákkal történő megismertetését elsősorban azok az
RészletesebbenA magyarországi nonprofit szektorban dolgozók motivációjára káros hatások értékelésének elemzése többváltozós statisztikai módszerekkel
A magyarországi nonprofit szektorban dolgozók motivációjára káros hatások értékelésének elemzése többváltozós statisztikai módszerekkel Kovács Máté PhD hallgató (komoaek.pte) Pécsi Tudományegyetem Közgazdaságtudományi
RészletesebbenTársadalmi szükségletek szociális védelmi rendszerek
Tanulmányok Társadalmi szükségletek szociális védelmi rendszerek Dr. Fazekas Rozália, a KSH főtanácsosa E-mail: r.fazekas@citromail.hu Tokaji Károlyné, a KSH főosztályvezetője E-mail: karolyne.tokaji@ksh.hu
RészletesebbenÁEEK Kataszter. Felhasználói útmutató
ÁEEK Kataszter Felhasználói útmutató 1.1 verzió Állami Egészségügyi Ellátó Központ 1 TARTALOMJEGYZÉK 1. BEVEZETŐ... 3 TÖRZSKEZELÉS... 3 INGATLANKEZELÉS... 3 JÓVÁHAGYÁSI RENDSZER MEGSZŰNÉSE... 4 2. ÁLTALÁNOS
RészletesebbenFELHASZNÁLÓI LEÍRÁS a DIMSQL Integrált Számviteli Rendszer Készlet moduljának használatához
FELHASZNÁLÓI LEÍRÁS a DIMSQL Integrált Számviteli Rendszer Készlet moduljának használatához - 1 - www.dimenzio-kft.hu Tartalomjegyzék A. BEVEZETÉS... 4 I. BEÁLLÍTÁSOK, PARAMÉTEREK, NAPLÓFORMÁTUMOK... 4
RészletesebbenA gravitációs modell felhasználása funkcionális távolságok becslésére
A gravitációs modell felhasználása funkcionális távolságok becslésére Dusek Tamás egyetemi tanár Széchenyi István Egyetem Eger, 2015. november 20. Gravitációs modell "A" város "B" város 100 000 lakos 100
RészletesebbenVényírás. 1. ábra. 1. oldal
Vényírás Amennyiben sikeresen kitöltöttük és elmentettük a megvizsgált személy ápolási esetét, lehetőségünk van vény felírására, az alábbi módon; 1. ábra A gomb megnyomásával egy legördülő menü tárul elénk,
RészletesebbenBevezetés az ökonometriába
Bevezetés az ökonometriába Többváltozós lineáris regresszió: modellszelekció Ferenci Tamás MSc 1 tamas.ferenci@medstat.hu 1 Statisztika Tanszék Budapesti Corvinus Egyetem Negyedik előadás, 2010. október
RészletesebbenKari Adminisztrátor. Funkcionális leírás
Kari Adminisztrátor Funkcionális leírás Budapest, 2006 Tartalomjegyzék 1. Bevezetés... 7 2. Saját adatok... 7 2.1. Személyes adatok megtekintésde és karbantartása... 8 2.1.1. Jelszóváltoztatás... 8 2.1.2.
RészletesebbenÚj év nyitás ÉV NYITÁS ELŐTT KÉSZÍTSÜNK BIZTONSÁGI MENTÉST A CIN MAPPÁTÓL!
Új év nyitás Szoftverünk megvásárlásával Ön a szerződésben meghatározott időn keresztül használhatja a programot, de általában örökös felhasználói jogot kap. Egy adott gazdasági időszak végén célszerű
RészletesebbenStatistical Dependence
Statistical Dependence Petra Petrovics Statistical Dependence Deinition: Statistical dependence exists when the value o some variable is dependent upon or aected by the value o some other variable. Independent
RészletesebbenIsmétlődő műveletek elvégzésének automatizálása
Ismétlődő műveletek elvégzésének automatizálása Adatfeldolgozás közben gyakran előfordul, hogy Önnek ugyanazt, az elemi lépésekből álló, összetett műveletsort kell sokszor, esetleg nagyon sokszor és ami
Részletesebben4. Gyakorlat ellenőrzött osztályozás
4. Gyakorlat ellenőrzött osztályozás Hozzávalók: MultiSpec program (d: meghajtó, MultiSpecWin32 könyvtár, MultiSpecWin32.exe); ag020522_dpac_cd.lan állomány Ebben a gyakorlatban az ellenőrzött osztályozás
RészletesebbenAronic Főkönyv kettős könyvviteli programrendszer
6085 Fülöpszállás, Kiskunság tér 4. Internet: www.cin.hu E-mail: software@cin.hu Tel: 78/435-081, 30/9-573-673, 30/9-593-167 kettős könyvviteli programrendszer v2.0 Szoftverdokumentáció Önnek is jár egy
RészletesebbenTűgörgős csapágy szöghiba érzékenységének vizsgálata I.
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Gépészmérnöki Kar Tudományos Diákköri Konferencia Tűgörgős csapágy szöghiba érzékenységének vizsgálata I. Szöghézag és a beépítésből adódó szöghiba vizsgálata
RészletesebbenPDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version Adott egy X folytonos változó, ami normális eloszlású.
Á dott egy X folytonos változó, ami normális eloszlású. X ( µ,σ ) dottak ezen kívül az Y,Y,,Y k diszkrét változók (faktorok) total H 0 : X - re nincs hatással Y Q = Q + Q +... + Q + Q + Q3 +... + Q k hiba
RészletesebbenFelhasználói kézikönyv
Felhasználói kézikönyv Felhasználói kézikönyv közigazgatási szervek részére a tartalékállományba helyezett köztisztviselők és kormánytisztviselők információs rendszerének (TARTINFO) használatához TARTALOMJEGYZÉK
RészletesebbenTÖBBSZÖRÖS REGRESZIÓS ANALÍZIS I. Többszörös lineáris regresszió. Füst György
TÖBBSZÖRÖS REGRESZIÓS ANALÍZIS I. Többszörös lineáris regresszió Füst György Többszörös regresszió I. miért elengedhetetlen a többszörös regressziós számítás? a többszörös regressziós számítások fajtái
RészletesebbenF-ÜHG (klímagáz, hűtőközeg) raktár kezelése
F-ÜHG (klímagáz, hűtőközeg) raktár kezelése Tartalom Mi az F-ÜHG raktár... 2 Hol található az F-ÜHG raktár kezelése... 2 Nyitókészlet rögzítése... 3 F-ÜHG lista áttekintése... 7 Saját telephelyek közötti
RészletesebbenHosszú Zsuzsanna Körmendi Gyöngyi Tamási Bálint Világi Balázs: A hitelkínálat hatása a magyar gazdaságra*
Hosszú Zsuzsanna Körmendi Gyöngyi Tamási Bálint Világi Balázs: A hitelkínálat hatása a magyar gazdaságra* A hitelkínálat elmúlt évekbeli alakulását, szerepének jelentőségét vizsgáljuk különböző megközelítésekben,
RészletesebbenKASZPER dokumentáció Támogatott számla RITEK ZRt. 2010 (12111) TÁMOGATOTT BEJÖVŐ SZÁMLA ÉRKEZTETÉSE, MÓDOSÍTÁSA, NYOMTATÁSA
(12) BEJÖVŐ SZÁMLÁK (12111) TÁMOGATOTT BEJÖVŐ SZÁMLA ÉRKEZTETÉSE, MÓDOSÍTÁSA, NYOMTATÁSA A menüpont a támogatási szerződéssel rendelkező projektek szállítói finanszírozás keretében kiegyenlítésre kerülő
RészletesebbenAdatelemzés SAS Enterprise Guide használatával. Soltész Gábor solteszgabee[at]gmail.com
Adatelemzés SAS Enterprise Guide használatával Soltész Gábor solteszgabee[at]gmail.com Tartalom SAS Enterprise Guide bemutatása Kezelőfelület Adatbeolvasás Szűrés, rendezés Új változó létrehozása Elemzések
Részletesebben3. gyakorlat. 1/7. oldal file: T:\Gyak-ArchiCAD19\EpInf3_gyak_19_doc\Gyak3_Ar.doc Utolsó módosítás: 2015.09.17. 22:57:26
3. gyakorlat Kótázás, kitöltés (sraffozás), helyiségek használata, szintek kezelése: Olvassuk be a korábban elmentett Nyaraló nevű rajzunkat. Készítsük el az alaprajz kótáit. Ezt az alsó vízszintes kótasorral
RészletesebbenTájékoztató e-közmű regisztrációhoz
Tájékoztató e-közmű regisztrációhoz 1. Jogszabályi háttér Az egységes elektronikus közműnyilvántartásról szóló 324/2013. (VIII. 29.) Korm. rendeletben foglaltak szerint: 4. (1) Az e-közmű üzemeltetéséért,
RészletesebbenPoszeidon (EKEIDR) Irat és Dokumentumkezelő rendszer webes felület
Poszeidon (EKEIDR) Irat és Dokumentumkezelő rendszer webes felület Felhasználói dokumentáció Cím: 1111 Budapest, Budafoki út 59. Tel.: +36 (1) 381-0736 Fax: +36 (1) 386-6022 E-mail: poszeidonsupport@sdadms.hu
RészletesebbenKUTATÁSI BESZÁMOLÓ. A terület alapú gazdaságméret és a standard fedezeti hozzájárulás (SFH) összefüggéseinek vizsgálata a Nyugat-dunántúli régióban
KUTATÁSI BESZÁMOLÓ A terület alapú gazdaságméret és a standard fedezeti hozzájárulás (SFH) összefüggéseinek vizsgálata a Nyugat-dunántúli régióban OTKA 48960 TARTALOMJEGYZÉK 1. A KUTATÁST MEGELŐZŐ FOLYAMATOK
RészletesebbenA.26. Hagyományos és korszerű tervezési eljárások
A.26. Hagyományos és korszerű tervezési eljárások A.26.1. Hagyományos tervezési eljárások A.26.1.1. Csuklós és merev kapcsolatú keretek tervezése Napjainkig a magasépítési tartószerkezetek tervezése a
RészletesebbenBevezetés. Párhuzamos vetítés és tulajdonságai
Bevezetés Az ábrázoló geometria célja a háromdimenziós térben elhelyezkedő alakzatok helyzeti és metrikus viszonyainak egyértelműen és egyértelműen visszaállítható (rekonstruálható) módon történő való
RészletesebbenBUSZI itemizált feladatok web felülete
BUSZI itemizált feladatok web felülete Felhasználói dokumentáció az itemizált feladatok statisztikai elemzéséhez és a kapcsolódó felvételrészek meghallgatásához böngészőből elérhető felületen keresztül.
RészletesebbenFELHASZNÁLÓI KÉZIKÖNYV
FELHASZNÁLÓI KÉZIKÖNYV ELEKTRONIKUS FELÜLET HASZNÁLATÁHOZ ÉS E-KÉRELEM BENYÚJTÁSÁHOZ Kertészet korszerűsítése Ültetvénytelepítés támogatása öntözés kialakításának lehetőségével felhíváshoz Felhívás kódszáma:
RészletesebbenDOKTORI ÉRTEKEZÉS TÉZISEI
BUDAPESTI CORVINUS EGYETEM TÁJÉPÍTÉSZET ÉS DÖNTÉSTÁMOGATÓ RENDSZEREK DOKTORI ISKOLA DOKTORI ÉRTEKEZÉS TÉZISEI A kertészeti- és élelmiszeripari hungarikum termékek primer vizsgálata, különös tekintettel
RészletesebbenA közigazgatási ügyintézés társadalmi megítélése a magyarországi vállalkozások körében
A közigazgatási ügyintézés társadalmi megítélése a magyarországi vállalkozások körében Tanulmány a Miniszterelnöki Hivatal számára Készítette: Fact Intézet Szocio-Gráf Intézet Pécs, 2006. TARTALOM VEZETŐI
RészletesebbenA DimSQL programrendszer 2016. évi nyitási teendői
A DimSQL programrendszer 2016. évi nyitási teendői FIGYELEM! A nyitási műveleteket 4.94, vagy annál magasabb számú programverzióval kell végrehajtani! Amennyiben a 4.94 verziónál alacsonyabb verziószámú
RészletesebbenMódszertani eljárások az időtényező vezetési, szervezeti folyamatokban betöltött szerepének vizsgálatához
Módszertani eljárások az időtényező vezetési, szervezeti folyamatokban betöltött szerepének vizsgálatához Bácsné Bába Éva Debreceni Egyetem Agrártudományi Centrum, Agrárgazdasági és Vidékfejlesztési Kar,
RészletesebbenMéréssel kapcsolt 3. számpélda
Méréssel kapcsolt 3. számpélda Eredmények: m l m 1 m 3 m 2 l l ( 2 m1 m2 m l = 2 l2 ) l 2 m l 3 = m + m2 m1 Méréssel kapcsolt 4. számpélda Állítsuk össze az ábrán látható elrendezést. Használjuk a súlysorozat
RészletesebbenCséplő Máté PTE Egészségtudományi Doktori Iskola, hallgató
Cséplő Máté PTE Egészségtudományi Doktori Iskola, hallgató Budapesti Rendőr Főkapitányság Közlekedésrendészeti Főosztály rendőri állományának egészségi állapota és egészségmagatartása 2012-2014 követéses
RészletesebbenMAGYAR POSTA BEFEKTETÉSI ZRT. e-befektetés. Felhasználói kézikönyv
MAGYAR POSTA BEFEKTETÉSI ZRT. e-befektetés Felhasználói kézikönyv a Magyar Posta Befektetési Zrt. e-befektetéséhez Verziószám: 1.1 Hatályos: 2016.02.16. Magyar Posta Befektetési Zrt. Felhasználói kézikönyv
RészletesebbenTervezett erdőgazdálkodási tevékenységek bejelentése
Tervezett erdőgazdálkodási tevékenységek bejelentése ERDŐGAZDÁLKODÁSI HATÓSÁGI BEJELENTÉSEK/ TERVEZETT ERDŐGAZDÁLKODÁSI TEV. BEJELENTÉSE A Tervezett erdőgazdálkodási tevékenységek bejelentése a fakitermelési
RészletesebbenÁltalános tudnivalók
KITÖLTÉSI ÚTMUTATÓ támogatási kérelemhez a Szaktanácsadási szolgáltatások igénybevételéhez nyújtandó támogatás jogcím keretében benyújtott támogatási kérelemre vonatkozóan Jogcímkód: 6-124-01-01 Általános
RészletesebbenÚtmutató Támogatási Kérelem kitöltéséhez GUL-15-C
Útmutató Támogatási Kérelem kitöltéséhez GUL-15-C Tartalom 1. Regisztráció... 2 2. Bejelentkezés, jelszóváltoztatás, elfelejtett jelszó... 5 3. EPTK felület bemutatása... 7 3.1. Fő menüpontok... 8 1.1.1.
RészletesebbenKELE3. Felhasználói kézikönyv
KELE3 Felhasználói kézikönyv Tartalomjegyzék Bevezetés 9 Üdvözlet 9 Kezdetek 10 Rendszerkövetelmények 10 Kérdések, észrevételek 10 Telepítés 10 Frissítések 10 A program használata 11 Bejelentkezés 11 Automatikus
RészletesebbenMAGYARORSZÁG DEMOGRÁFIAI HELYZETE EURÓPÁBAN
MAGYARORSZÁG DEMOGRÁFIAI HELYZETE EURÓPÁBAN KLINGER ANDRÁS Az Európához való közeledés nemcsak politikailag és gazdaságilag, hanem az élet minden területén a legfontosabb célkitűzés ma M agyarországon.
RészletesebbenA MIKRO- ÉS KISVÁLLALKOZÁSOK VERSENYKÉPESSÉGÉNEK VIZSGÁLATA
A MIKRO- ÉS KISVÁLLALKOZÁSOK VERSENYKÉPESSÉGÉNEK VIZSGÁLATA Versenyképességüket befolyásoló külső és belső tényezők feltárása, versenyképességi-index megalkotása Magyarország 2012 Kutatási zárójelentés
RészletesebbenWIL-ZONE TANÁCSADÓ IRODA
WIL-ZONE TANÁCSADÓ IRODA Berényi Vilmos vegyész, analitikai kémiai szakmérnök akkreditált minőségügyi rendszermenedzser regisztrált vezető felülvizsgáló Telefon és fax: 06-33-319-117 E-mail: info@wil-zone.hu
RészletesebbenK&H e-bank. felhasználói kézikönyv. utolsó frissítés dátuma: 2016.04.28.
K&H e-bank felhasználói kézikönyv utolsó frissítés dátuma: 2016.04.28. 1 Kedves Ügyfelünk! Köszöntjük Önt a K&H e-bank felhasználói között. Jelen felhasználói kézikönyvben röviden bemutatjuk a rendszer
RészletesebbenCSATA program Csökkentsük az Adminisztratív Terheket az Alapellátásban!
CSATA program Csökkentsük az Adminisztratív Terheket az Alapellátásban! Projektzáró elemzés 2010. október december Kasszaorvosi Szervezet 1 Tartalom Vezetői összefoglaló...3 A vizsgálat alapjai...3 A projektcsapat...4
RészletesebbenProAnt Felhasználói Útmutató
ProAnt Felhasználói Útmutató http://www.proant.hu/ 2014. október 17. Adminisztrátor 6722 Szeged, Gogol u. 3. 1 TARTALOMJEGYZÉK 1 Tartalomjegyzék... 2 2 A ProAnt szoftverről... 4 3 Jelszó módosítása...
RészletesebbenA www.webkiallitas.hu oldal leírása látogatóknak v1.0
A www.webkiallitas.hu oldal leírása látogatóknak v1.0 2013.10.07. Netex-Magyarország Kft. Bevezető Ez a leírás a www.webkiallitas.hu oldal használatát írja le. A webkiallitas.hu egy interaktív web oldal,
RészletesebbenSPSS ÉS STATISZTIKAI ALAPOK II.
SPSS ÉS STATISZTIKAI ALAPOK II. Bevezetés A második negyedéves anyag alapvetően olyan statisztikai elemzéseket tartalmaz, amelyek átlagok összehasonlítására alkalmasak. Tipikus kérdések: 1) Intelligensebbek-e
RészletesebbenMUNKAERŐ-PIACI ESÉLYEK, MUNKAERŐ-PIACI STRATÉGIÁK 1
GYÖRGYI ZOLTÁN MUNKAERŐ-PIACI ESÉLYEK, MUNKAERŐ-PIACI STRATÉGIÁK 1 Bevezetés Átfogó statisztikai adatok nem csak azt jelzik, hogy a diplomával rendelkezők viszonylag könynyen el tudnak helyezkedni, s jövedelmük
RészletesebbenFELHASZNÁLÓI KÉZIKÖNYV
FELHASZNÁLÓI KÉZIKÖNYV BEVEZETÉS, ELSŐ LÉPÉSEK térinformatikai rendszer kezelőfelülete SZOFTVERKÖVETELMÉNYEK A Chrome rendszer használathoz Microsoft Internet Autodesk Explorer MapGuide 7.0+, Mozilla Enterprise
RészletesebbenÉrettségi vizsgatárgyak elemzése. 2009 2012 tavaszi vizsgaidőszakok FÖLDRAJZ
Érettségi vizsgatárgyak elemzése 2009 2012 tavaszi vizsgaidőszakok FÖLDRAJZ Láng György Budapest, 2014. január TARTALOM 1. A vizsgák tartalmi elemzése... 5 1.1. Az írásbeli feladatlapok szakmai jellemzői
RészletesebbenNem. Cumulative Percent 1,00 férfi ,9 25,9 25,9 2,00 nı ,1 73,1 99,0 99,00 adathiány 27 1,0 1,0 100,0 Total ,0 100,0
Függelék II. Demográfia Nem Frequency Percent Percent Cumulative Percent 1,00 férfi 727 25,9 25,9 25,9 2,00 nı 2053 73,1 73,1 99,0 99,00 adathiány 27 1,0 1,0 100,0 Korcsoport Frequency Percent Percent
RészletesebbenMatematikai és matematikai statisztikai alapismeretek
Kézirat a Matematikai és matematikai statisztikai alapismeretek című előadáshoz Dr. Győri István NEVELÉSTUDOMÁNYI PH.D. PROGRM 1999/2000 1 1. MTEMTIKI LPOGLMK 1.1. Halmazok Halmazon mindig bizonyos dolgok
Részletesebben