Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kara. Prof. Dr. Závoti József. Matematika III. 8. MA3-8 modul. A szórás és a szóródás egyéb mérőszámai
|
|
- Kornél Orosz
- 9 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kara Prof. Dr. Závoti József Matematika III. 8. MA3-8 modul A szórás és a szóródás egyéb mérőszámai SZÉKESFEHÉRVÁR 2010
2 Jelen szellemi terméket a szerzői jogról szóló évi LXXVI. törvény védi. Egészének vagy részeinek másolása, felhasználás kizárólag a szerző írásos engedélyével lehetséges. Ez a modul a TÁMOP /1/A Tananyagfejlesztéssel a GEO-ért projekt keretében készült. A projektet az Európai Unió és a Magyar Állam Ft összegben támogatta. Lektor: Bischof Annamária Projektvezető: Dr. hc. Dr. Szepes András A projekt szakmai vezetője: Dr. Mélykúti Gábor dékán Copyright Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kar 2010
3 Tartalom 8. A szórás és a szóródás egyéb mérőszámai Bevezetés A szóródás mérőszámai A szórás A szórás meghatározása gyakorisági eloszlás esetén Osztályozott adatok szórása A szórás tulajdonságai A szóródás egyéb mérőszámai Variációs együttható (relatív szórás) Relatív szórás kvartilis együttható Közepes abszolút eltérés (MAD: Mean Absolute Deviation) Átlagos különbség (Gini-féle mutató) Minta terjedelem (Range) Momentumok, ferdeség és csúcsosság Quartiltávolság (QT) Momentumok Ferdeség és csúcsosság Összefoglalás... 11
4
5 8. fejezet - A szórás és a szóródás egyéb mérőszámai 8.1 Bevezetés Jelen modul a Matematika III. tárgy nyolcadik fejezete, modulja. Az itt következő ismeretek megértéséhez javasoljuk, hogy olvassa el a Tárgy korábbi moduljainál írottakat. Amennyiben ez még nem lenne elég a megértéshez, akkor forduljon a szerzőhöz segítségért. Jelen modul célja, hogy az Olvasó megismerkedjen a legfontosabb szóródási mutatókkal, és képessé váljon azok gyakorlati feladatok megoldásában való felhasználására. A helyzeti mutatók számításánál láttuk, hogy a fogalmak fizikai tartalommal is felruházhatók voltak. Ebben a modulban az adatok szóródását akarjuk jellemezni, amit nem tudunk egy abszolút skálán végrehajtani. Tehát bizonyos fokú absztrakcióra szükségünk lesz: létezik ugyan egységnyi szórás, de a szórásnak nincs felső határa. 8.2 A szóródás mérőszámai Tekintsük a következő kereset-értékeket: 9 fő keres Ft-ot 1 fő keres Ft-ot Ábrázoljuk egyenesen az egyes kereseti értékeket, illetve a súlyozott számtani átlagot! Az eloszlás középértékével nem jellemezhető kielégítően a sokaság. Definíció: A szóródás azonos típusú számszerű adatok különbözőségét jelenti. Ezek az adatok vagy egymáshoz képest különböznek, vagy egy meghatározott értéktől térnek el. A legfontosabb szóródási mérőszámok: 1. szórás 2. relatív szórás 3. átlagos különbség 4. átlagos eltérés 5. terjedelem
6 Matematika III A szórás Definíció: Legyen adott alapsokaság egy mintája metrikus skálán. A szórás az egyes értékek számtani átlagtól vett eltéréseinek négyzetes átlaga, vagyis megmutatja, hogy az ismérvértékek mennyivel térnek el átlagosan az átlagtól. A szórás a legfontosabb szóródási mérőszám. Mértékegysége megegyezik az alapadatok mértékegységével. Tapasztalati szórás: Korrigált tapasztalati szórás: Állítás: a négyzetgyökvonás tulajdonságaiból triviálisan adódik., akkor és csak akkor áll fenn, ha valamennyi, ami pedig csak úgy lehetséges, ha, azaz minden adat ugyanakkora. A szórás akkor és csak akkor 0, ha az összes ismérvérték egyenlő, hiszen ebben az esetben nincs szóródás. Öt diák lemérte, hogy mennyi idő alatt jutnak el az egyetemtől a Deák térre. Az alábbi eredményeket kapták: Számítsuk ki a szórást! Vagyis az egyes diákok időszükségletei átlagosan 2,65 perccel térnek el az átlagtól. Tétel: Steiner-képlet (variancia): MA3-8 -2
7 Prof. Dr. Závoti József A szórás és a szóródás egyéb mérőszámai Bizonyítás: A szórás meghatározása gyakorisági eloszlás esetén Legyenek az xi értékekhez tartozó gyakorisági értékek fi, relatív gyakoriságok pedig gi (i=1,2,...,n). Ekkor a szórás a következő összefüggésekből számolható: ahol ahol ; i=1,2,...k; ; i=1,2,...k; ; Egy újságosstandon 200 napon keresztül figyelték egy lap eladott példányszámait: ahol xi: az elkelt példányszám-értékek fi: azon napok száma, amikor a megadott példányszám kelt el Számítsuk ki a szórásnégyzetet! A Steiner-képlet alapján: Osztályozott adatok szórása Osztályozott adatok esetén a szórás értékét csak közelítőleg tudjuk meghatározni, hisz az adatokat csak korlátozott mértékben ismerjük. Jelölje az osztályközepeket. Ekkor a szórás: MA3-8 -3
8 Matematika III ahol Számítsuk ki a keresetek szórását az alábbi táblázat alapján: Tétel: Sheppard-féle korrekció: unimodális (egycsúcsú) eloszlásoknál az osztályozott adatokból számolt szórás általában nagyobb, mint az eredeti adatokból számolt. ahol :osztályszélesség Tétel: Eltolási tétel: A közepes kvadratikus eltérést adja meg. Tétel: A számtani közép minimum tulajdonsága: MA3-8 -4
9 Prof. Dr. Závoti József A szórás és a szóródás egyéb mérőszámai Egyenlőség akkor és csak akkor áll fenn, ha A szórás tulajdonságai 1. Tétel: Tekintsük az ) lineárisan transzformált adat-rendszert. ( Ennek a szórása: ahol Speciális eset: Ha vagy kivonunk., azaz a szórás változatlan marad, ha minden adott számhoz egy értéket hozzáadunk Legyen Számítsuk ki a szórást! Legyen most 2. Tétel: Standardizált adatrendszer szórása: Az adatokon végezzük el az alábbi lineáris transzformációt: vagyis legyen ; vagyis a standardizált adatok átlaga 0. A szórás ebben az esetben: Tehát a standardizált adatok szórása 1. MA3-8 -5
10 Matematika III Tétel: Két részsokaság egyesítésével nyert adatrendszer szórása: Tekintsük a következő két adatrendszert: (elemek, átlag, elemszám, szórás) S1 S2 A két adatrendszer átlaga: A szórás: Tekintsük a korábbi átlagkeresetes példát: Számítsuk ki ezek alapján a két részsokaság egyesítéséből kapott sokaság szórását! MA3-8 -6
11 Prof. Dr. Závoti József A szórás és a szóródás egyéb mérőszámai S=3204,32 Ft 8.4 A szóródás egyéb mérőszámai Variációs együttható (relatív szórás) Azt mutatja meg, hogy a szórás az átlagnak hányad része. Százalékos mutató. Értelmezése: az egyes ismérvértékek átlagosan hány százalékkal térnek el az átlagtól Relatív szórás kvartilis együttható Közepes abszolút eltérés (MAD: Mean Absolute Deviation) Definíció: A fentebb említett Öt diák lemérte c. példa adatait felhasználva, számítsuk ki a közepes abszolút eltérést! Definíció: Gyakorisági eloszlásokra: Definíció: Osztályozott adatokra: MA3-8 -7
12 Matematika III Átlagos különbség (Gini-féle mutató) Átlagos különbségnek nevezzük az ismérvértékek egymástól számított különbségei abszolút értékeinek számtani átlagát. (i,j=1,2,...,n) Rendezzük el az adatokat egy mátrixba: Fontos: Csak a főátló fölötti számokat összegezzük, mert különben minden különbséget duplán számítanánk be! Minta terjedelem (Range) Legalább rang skála esetén számítható. A minta terjedelem az előforduló legnagyobb és legkisebb ismérvérték különbsége, azaz az intervallum teljes hossza. A mutató kifejezi, hogy mekkora értékközben ingadoznak az ismérv értékei. Gyakorisági eloszlásnál: Osztályozott adatoknál: MA3-8 -8
13 Prof. Dr. Závoti József A szórás és a szóródás egyéb mérőszámai 8.5 Momentumok, ferdeség és csúcsosság Quartiltávolság (QT) Definíció: Az adatok középső 50%-át tartalmazó intervallum hossza a kvartiltávolság (interkvartilis terjedelem). Tétel: Box-Whisker ábra: Ábrázoljuk a medián, a kvartilisek, a legkisebb és legnagyobb értékek, a terjedelem és a kvartiltávolság egymáshoz viszonyított helyzetét: Nem szimmetrikus, balra ferde! Momentumok A különböző átlagok és a szórás általánosításának tekinthetők, mert itt az xi ismérvértékek, illetve a eltérések helyett dó. eltérések hatványait kell átlagolnunk. Ebben az esetben a tetszőleges állan- Definíció: Adott adatrendszer esetén az r. momentum: Megjegyzés: r=1 számtani közép Az a értékre vonatkozó momentum: MA3-8 -9
14 Matematika III. 8. Ha r=2 és 2010 akkor Ferdeség és csúcsosság Eloszlástípusok: két nagy csoport különböztethető meg a gyakorisági görbék alakja szerint: 1. Egymóduszú gyakorisági sorok: szimmetrikus: azok a gyakorisági sorok, amelyeknek a grafikus képe a módusznak megfelelő tengely körül szimmetrikus. Ez a normális eloszlást követi. aszimmetrikus vagy ferde: móduszuk valamelyik szélső értékhez közelebb esik. Ha a legalacsonyabb értékhez esik közelebb, akkor baloldali aszimmetriáról, ellenkező esetben jobboldali aszimmetriáról beszélünk. 2. Többmóduszú gyakorisági sorok: a gyakorisági görbének két vagy több helyi maximuma van. A gyakorisági görbe alakja egy tömör számmal jellemezhető: Ferdeség (aszimmetria): a szimmetriától való eltérést mutatja Ha a gyakorisági eloszlás grafikus ábrája valamelyik irányba hosszabban elnyúlik, mint a normális eloszlás grafikus görbéje, akkor bal- illetve jobboldali aszimmetriáról beszélünk. Szimmetrikus eloszlás esetén F=0 Jobboldali aszimmetria esetén F<0 Baloldali aszimmetria esetén F>0 Pearson-féle mutató: Momentumokkal: MA
15 Prof. Dr. Závoti József A szórás és a szóródás egyéb mérőszámai Kvartilis Percentilis ferdeség: Csúcsosság: a normális eloszláshoz viszonyítva. Ha az eloszlás grafikus ábrájának csúcsa magasabban illetve alacsonyabban van, mint a normális eloszlás görbéjének csúcsa, akkor csúcsosságról, illetve lapultságról beszélünk. Momentumokkal: Percentilis csúcsossági mutató: Adott =3.33, =3.85, =5.05, D1=2.69, D9=6.17, =4.2 és S=1.3. Számoljuk ki a Pearson-féle ferdeséget, a kvartilis és percentilis ferdeséget és a percentilis csúcsossági mutatót! 8.6 Összefoglalás db eladásra kínált lakás megoszlása a kínálati ár szerint MA
16 Matematika III Számítsa ki és értelmezze a szóródási mérőszámokat (szórás, relatív szórás, terjedelem, átlagos eltérés)! 2. Egy iparág vállalataira vonatkozóan az alábbi adatokat ismerjük: Számítsa ki és értelmezze a szóródási mérőszámokat (terjedelem, átlagos eltérés, szórás, relatív szórás)! 3. Egy közúti forgalom-ellenőrzés során 1000 személygépkocsi lépte túl a megengedett sebességet. A túllépés mértéke: MA
17 Prof. Dr. Závoti József A szórás és a szóródás egyéb mérőszámai Számítsa ki és értelmezze a szóródási mérőszámokat (szórás, relatív szórás, terjedelem)! 4. A 18 éves fiúk körében kísérleti jelleggel intelligenciateszteket végeztek. A vizsgálathoz felkért 19 főnél az alábbi inteligencia-értékeket (IQ) mértek: a. Határozza meg az adatok szórását! b. Határozza meg ugyanezen értéket osztályozással is! Irodalomjegyzék Hunyadi-Vita: Statisztika közgazdászoknak, KSH, Budapest, 2002 Keresztély, Sugár, Szarvas: Statisztika példatár közgazdászoknak, BKE, Nemzeti Tankönyvkiadó, 2005 Korpás A.: Általános statisztika I-II., Nemzeti Tankönyvkiadó, Budapest, 1996 Csanády V., Horváth R., Szalay L.: Matematikai statisztika, EFE Matematikai Intézet, Sopron, 1995 Závoti, Polgárné, Bischof : Statisztikai képletgyűjtemény és táblázatok, NYME Kiadó, Sopron, 2009 Obádovics J. Gy. : Valószínűségszámítás és matematikai statisztika, Scolar Kiadó, Budapest, 2003 Reimann J. - Tóth J. : Valószínűségszámítás és matematikai statisztika, Tankönyvkiadó, Budapest, 1991 MA
18
Matematika III. 8. A szórás és a szóródás egyéb mérőszámai Prof. Dr. Závoti, József
Matematika III. 8. A szórás és a szóródás egyéb Prof. Dr. Závoti, József Matematika III. 8. : A szórás és a szóródás egyéb Prof. Dr. Závoti, József Lektor : Bischof, Annamária Ez a modul a TÁMOP - 4.1.2-08/1/A-2009-0027
Matematikai statisztikai elemzések 2.
Matematikai statisztikai elemzések 2. Helyzetmutatók, átlagok, kvantilisek. A szórás és szóródás Prof. Dr. Závoti, József Matematikai statisztikai elemzések 2.: Helyzetmutatók, átlagok, Prof. Dr. Závoti,
Matematika III. 7. Helyzetmutatók, átlagok, kvantilisek Prof. Dr. Závoti, József
Matematika III. 7. Helyzetmutatók, átlagok, kvantilisek Prof. Dr. Závoti, József Matematika III. 7. : Helyzetmutatók, átlagok, kvantilisek Prof. Dr. Závoti, József Lektor : Bischof, Annamária Ez a modul
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
Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kara. Prof. Dr. Závoti József. Matematika III. 6. MA3-6 modul. A statisztika alapfogalmai
Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kara Prof. Dr. Závoti József Matematika III. 6. MA3-6 modul A statisztika alapfogalmai SZÉKESFEHÉRVÁR 2010 Jelen szellemi terméket a szerzői jogról szóló 1999.
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 12 XII. STATIsZTIKA ellenőrző feladatsorok 1. FELADATsOR Megoldások: láthatók nem láthatók 1. minta: 6.10, 0.01, 6.97, 6.03, 3.85, 1.11,
Matematika III. 1. Kombinatorika Prof. Dr. Závoti, József
Matematika III. 1. Kombinatorika Prof. Dr. Závoti, József Matematika III. 1. : Kombinatorika Prof. Dr. Závoti, József Lektor : Bischof, Annamária Ez a modul a TÁMOP - 4.1.2-08/1/A-2009-0027 Tananyagfejlesztéssel
Matematikai statisztikai elemzések 5.
Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kara Prof. Dr. Závoti József Matematikai statisztikai elemzések. MSTE modul Kapcsolatvizsgálat: asszociáció vegyes kapcsolat korrelációszámítás. Varianciaanalízis
Feladatlap. I. forduló
Feladatlap a Ki Mit Tud a statisztika világáról szakmai versenyhez I. forduló 2010. szeptember 14. 1. feladat (12 pont) A vállalkozás beszerzéseinek adatai Mennyiség Egységár (Ft/db) (db) megoszlása (%)
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 1.
Matematikai statisztikai elemzések 1. A statisztika alapfogalmai, feladatai, Prof. Dr. Závoti, József Matematikai statisztikai elemzések 1.: A statisztika alapfogalmai, feladatai, statisztika, osztályozás,
Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kara. Prof. Dr. Závoti József. Matematika III. 2. MA3-2 modul. Eseményalgebra
Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kara Prof. Dr. Závoti József Matematika III. 2. MA3-2 modul Eseményalgebra SZÉKESFEHÉRVÁR 2010 Jelen szellemi terméket a szerzői jogról szóló 1999. évi LXXVI.
Statisztika 2016. március 11. A csoport Neptun kód
Statisztika 2016. március 11. A csoport Név Neptun kód 1. Egy közösségben az élelmiszerre fordított kiadások az alábbiak szerint alakultak: osszeg (ezer Ft) csalad(db) 20 7 20:1 30 12 30:1 40 20 40:1 50
MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK KÖZÉPSZINT Függvények
MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK KÖZÉPSZINT Függvények A szürkített hátterű feladatrészek nem tartoznak az érintett témakörhöz, azonban szolgálhatnak fontos információval az érintett feladatrészek megoldásához!
WALTER-LIETH LIETH DIAGRAM
TBGL0702 Meteorológia és klimatológia II. Bíróné Kircsi Andrea Egyetemi tanársegéd DE Meteorológiai Tanszék [ C] A diagram fejlécében fel kell tüntetni: - az állomás nevét, - tengerszint feletti magasságát,
Kispesti Deák Ferenc Gimnázium
4 Kispesti Deák Ferenc Gimnázium Az Önök iskolájára vontakozó egyedi adatok táblázatokban és grafikonokon 1. osztály matematika 1 Standardizált átlagos képességek matematikából Az Önök iskolájának átlagos
Szent István Közgazdasági Szakközépiskola és Kollégium
2006 Szent István Közgazdasági Szakközépiskola és Kollégium Az Önök iskolájára vonatkozó egyedi adatok táblázatokban és grafikonokon 10. évfolyam matematika Előállítás ideje: 2007.04.18. 13:23:13 1 Standardizált
Mágneses szuszceptibilitás vizsgálata
Mágneses szuszceptibilitás vizsgálata Mérést végezte: Gál Veronika I. A mérés elmélete Az anyagok külső mágnesen tér hatására polarizálódnak. Általában az anyagok mágnesezhetőségét az M mágnesezettség
KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.
KOVÁCS BÉLA, MATEmATIkA I 10 X DETERmINÁNSOk 1 DETERmINÁNS ÉRTELmEZÉSE, TULAJdONSÁGAI A másodrendű determináns értelmezése: A harmadrendű determináns értelmezése és annak első sor szerinti kifejtése: A
Kispesti Deák Ferenc Gimnázium
4 Kispesti Deák Ferenc Gimnázium Az Önök iskolájára vontakozó egyedi adatok táblázatokban és grafikonokon 1. osztály szövegértés 1 Standardizált átlagos képességek szövegértésből Az Önök iskolájának átlagos
Fazekas Mihály Fővárosi Gyakorló Általános Iskola és Gimnázium
26 Fazekas Mihály Fővárosi Gyakorló Általános Iskola és Gimnázium Az Önök telephelyére vonatkozó egyedi adatok táblázatokban és grafikonokon 1. évfolyam gimnázium szövegértés Előállítás ideje: 27.3.. 12:28:21
Osztályozó és Javító vizsga témakörei matematikából 9. osztály 2. félév
Osztályozó és Javító vizsga témakörei matematikából 9. osztály 2. félév IV. Háromszögek, négyszögek, sokszögek Pontok, egyenesek, síkok és ezek kölcsönös helyzete Néhány alapvető geometriai fogalom A háromszögekről.
Sz ekelyhidi L aszl o Val osz ın us egsz am ıt as es matematikai statisztika *************** Budapest, 1998
Székelyhidi László Valószínűségszámítás és matematikai statisztika *************** Budapest, 1998 Előszó Ez a jegyzet a valószínűségszámításnak és a matematikai statisztikának azokat a fejezeteit tárgyalja,
Analízis elo adások. Vajda István. 2012. október 3. Neumann János Informatika Kar Óbudai Egyetem. Vajda István (Óbudai Egyetem)
Vajda István Neumann János Informatika Kar Óbudai Egyetem / 40 Fogalmak A függvények értelmezése Definíció: Az (A, B ; R ) bináris relációt függvénynek nevezzük, ha bármely a A -hoz pontosan egy olyan
Kockázatkezelés és biztosítás
Kockázatkezelés és biztosítás Dr. habil. Farkas Szilveszter PhD egyetemi docens, tanszékvezető Pénzügy Intézeti Tanszék Témák 1. Kockáztatott eszközök 2. Károkozó tényezők (vállalati kockázatok) 3. Holisztikus
Diszkrét matematika I. gyakorlat
Diszkrét matematika I. gyakorlat 1. Gyakorlat Bogya Norbert Bolyai Intézet 2012. szeptember 4-5. Bogya Norbert (Bolyai Intézet) Diszkrét matematika I. gyakorlat 2012. szeptember 4-5. 1 / 21 Információk
Lineáris algebra gyakorlat
Lineáris algebra gyakorlat 3 gyakorlat Gyakorlatvezet : Bogya Norbert 2012 február 27 Bogya Norbert Lineáris algebra gyakorlat (3 gyakorlat) Tartalom Egyenletrendszerek Cramer-szabály 1 Egyenletrendszerek
FIT-jelentés :: 2012. Intézményi jelentés. Összefoglalás
FIT-jelentés :: 2012 Összefoglalás Német Nemzetiségi Gimnázium és Kollégium, Deutsches Nationalitätengymnasium und Schülerwohnheim 1203 Budapest, Serény u. 1. Összefoglalás Az intézmény létszámadatai Tanulók
4. előadás. Statisztikai alkalmazások, Trendvonalak, regresszió. Dr. Szörényi Miklós, Dr. Kallós Gábor
4. előadás Statisztikai alkalmazások, Trendvonalak, regresszió Dr. Szörényi Miklós, Dr. Kallós Gábor 2013 2014 1 Tartalom Statisztikai alapfogalmak Populáció, mérési skálák, hisztogram Alapstatisztikák:
KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.
KOVÁCS BÉLA, MATEmATIkA I 15 XV DIFFERENCIÁLSZÁmÍTÁS 1 DERIVÁLT, deriválás Az f függvény deriváltján az (1) határértéket értjük (feltéve, hogy az létezik és véges) Az függvény deriváltjának jelölései:,,,,,
Szakács Tamás Statisztika vizsgakérdések 2009.
1.Ismertesse a statisztikai ismérv fogalmát, és ennek típusait! Azokat a kritériumokat nevezzük így, amelyek közös jellemzői a sokaság egységeinek. Típusai : időbeli, területi, tárgyi. A tárgyi lehet :
Analízis elo adások. Vajda István. 2012. szeptember 24. Neumann János Informatika Kar Óbudai Egyetem. Vajda István (Óbudai Egyetem)
Vajda István Neumann János Informatika Kar Óbudai Egyetem 1/8 A halmaz alapfogalom, tehát nem definiáljuk. Jelölés: A halmazokat általában nyomtatott nagybetu vel jelöljük Egy H halmazt akkor tekintünk
ÉVKÖZI MINTA AZ EGÉSZSÉGÜGYI BÉR- ÉS LÉTSZÁMSTATISZTIKÁBÓL. (2004. III. negyedév) Budapest, 2004. december
ÉVKÖZI MINTA AZ EGÉSZSÉGÜGYI BÉR- ÉS LÉTSZÁMSTATISZTIKÁBÓL (2004. III. negyedév) Budapest, 2004. december Évközi minta az egészségügyi bér- és létszámstatisztikából Vezet i összefoglaló Módszertan Táblázatok:
Puskás Tivadar Távközlési Technikum
27 Puskás Tivadar Távközlési Technikum Az Önök telephelyére vonatkozó egyedi adatok táblázatokban és grafikonokon 1. évfolyam szakközépiskola matematika Előállítás ideje: 28.3.6. 6:48:31 197 Budapest,
ÉVKÖZI MINTA AZ EGÉSZSÉGÜGYI BÉR- ÉS LÉTSZÁMSTATISZTIKÁBÓL. (2004. I. negyedév) Budapest, 2004. július
ÉVKÖZI MINTA AZ EGÉSZSÉGÜGYI BÉR- ÉS LÉTSZÁMSTATISZTIKÁBÓL (2004. I. negyedév) Budapest, 2004. július Évközi minta az egészségügyi bér- és létszámstatisztikából Vezet i összefoglaló Módszertan Táblázatok:
Párhuzamos programozás
Párhuzamos programozás Rendezések Készítette: Györkő Péter EHA: GYPMABT.ELTE Nappali tagozat Programtervező matematikus szak Budapest, 2009 május 9. Bevezetés A számítástechnikában felmerülő problémák
FIT-jelentés :: 2013. Zoltánfy István Általános Iskola 6772 Deszk, Móra F. u. 2. OM azonosító: 200909 Telephely kódja: 005. Telephelyi jelentés
FIT-jelentés :: 2013 6. évfolyam :: Általános iskola Zoltánfy István Általános Iskola 6772 Deszk, Móra F. u. 2. Létszámadatok A telephely létszámadatai az általános iskolai képzéstípusban a 6. évfolyamon
ÉVKÖZI MINTA AZ EGÉSZSÉGÜGYI BÉR- ÉS LÉTSZÁMSTATISZTIKÁBÓL. (2005. III. negyedév) Budapest, 2006. január
ÉVKÖZI MINTA AZ EGÉSZSÉGÜGYI BÉR- ÉS LÉTSZÁMSTATISZTIKÁBÓL (2005. III. negyedév) Budapest, 2006. január Évközi minta az egészségügyi bér- és létszámstatisztikából Vezet i összefoglaló Módszertan Táblázatok:
FIT-jelentés :: 2014. Intézményi jelentés. 8. évfolyam
FIT-jelentés :: 2014 Hőgyészi Hegyhát Általános Iskola, Gimnázium, Alapfokú Művészeti Iskola és Kollégium 7191 Hőgyész, Fő utca 1-3. Létszámadatok A telephelyek kódtáblázata A 002 - Hőgyészi Hegyhát Általános
ÉVKÖZI MINTA AZ EGÉSZSÉGÜGYI BÉR- ÉS LÉTSZÁMSTATISZTIKÁBÓL. (2004. IV. negyedév) Budapest, 2005. április
ÉVKÖZI MINTA AZ EGÉSZSÉGÜGYI BÉR- ÉS LÉTSZÁMSTATISZTIKÁBÓL (2004. IV. negyedév) Budapest, 2005. április Évközi minta az egészségügyi bér- és létszámstatisztikából Vezet i összefoglaló Módszertan Táblázatok:
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 5 V. BECsLÉsELMÉLET 1. STATIsZTIKAI becslés A becsléselméletben gyakran feltesszük, hogy a megfigyelt mennyiségek független valószínűségi
[GVMGS11MNC] Gazdaságstatisztika
[GVMGS11MNC] Gazdaságstatisztika 4 előadás Főátlagok összehasonlítása http://uni-obudahu/users/koczyl/gazdasagstatisztikahtm Kóczy Á László KGK-VMI Viszonyszámok (emlékeztető) Jelenség színvonalának vizsgálata
MATEMATIKA ÍRÁSBELI VIZSGA 2011. május 3.
MATEMATIKA ÍRÁSBELI VIZSGA I. rész Fontos tudnivalók A megoldások sorrendje tetszőleges. A feladatok megoldásához szöveges adatok tárolására és megjelenítésére nem alkalmas zsebszámológépet és bármelyik
Fa- és Acélszerkezetek I. 5. Előadás Stabilitás I. Dr. Szalai József Főiskolai adjunktus
Fa- és Acélszerkezetek I. 5. Előadás Stabilitás I. Dr. Szalai József Főiskolai adjunktus Tartalom Egyensúly elágazási határállapot Rugalmas nyomott oszlop kritikus ereje (Euler erő) Valódi nyomott oszlopok
Azonosító jel: Matematika emelt szint
I. 1. Hatjegyű pozitív egész számokat képezünk úgy, hogy a képzett számban szereplő számjegy annyiszor fordul elő, amekkora a számjegy. Hány ilyen hatjegyű szám képezhető? 11 pont írásbeli vizsga 1012
MAGISTER GIMNÁZIUM TANMENET 2012-2013 11. OSZTÁLY
MAGISTER GIMNÁZIUM TANMENET 2012-2013 11. OSZTÁLY Heti 3 óra Évi 111 óra Készítette: Ellenőrizte: Literáti Márta matematika tanár.. igazgató Másodfokú egyenletek. Ismétlés 1. óra: Másodfokú egyenletek,
Minta 1. MATEMATIKA EMELT SZINTŰ ÍRÁSBELI FELADATSOR
1. MATEMATIKA EMELT SZINTŰ ÍRÁSBELI FELADATSOR A feladatok megoldására 240 perc fordítható, az idő leteltével a munkát be kell fejeznie. A feladatok megoldási sorrendje tetszőleges. A II. részben kitűzött
Javítóvizsga témakörei matematika tantárgyból
9.osztály Halmazok: - ismerje és használja a halmazok megadásának különböző módjait, a halmaz elemének fogalmát - halmazműveletek : ismerje és alkalmazza gyakorlati és matematikai feladatokban a következő
Intézményi jelentés. Összefoglalás. Medgyessy Ferenc Gimnázium és Művészeti Szakközépiskola 4031 Debrecen, Holló László sétány 6 OM azonosító: 031202
FIT-jelentés :: 2010 Medgyessy Ferenc Gimnázium és Művészeti Szakközépiskola 4031 Debrecen, Holló László sétány 6 Figyelem! A 2010. évi Országos kompetenciaméréstől kezdődően a szövegértés, illetve a matematika
Jelek tanulmányozása
Jelek tanulmányozása A gyakorlat célja A gyakorlat célja a jelekkel való műveletek megismerése, a MATLAB környezet használata a jelek vizsgálatára. Elméleti bevezető Alapműveletek jelekkel Amplitudó módosítás
Elemi statisztika fizikusoknak
Elemi statisztika fizikusoknak Pollner Péter Biológiai Fizika Tanszék pollner@elte.hu 1. oldal 7. előadás Becslések és minta elemszámok 7-1 Áttekintés 7-2 A populáció arány becslése 7-3 A populáció átlag
GAZDASÁGSTATISZTIKA. Készítette: Bíró Anikó. Szakmai felelős: Bíró Anikó. 2010. június
GAZDASÁGSTATISZTIKA Készült a TÁMOP-4.1.2-8/2/A/KMR-29-41pályázati projekt keretében Tartalomfejlesztés az ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszékén, az ELTE Közgazdaságtudományi Tanszék, az MTA Közgazdaságtudományi
Jelentéskészítő TEK-IK () Válaszadók száma = 610
Jelentéskészítő TEK-IK () Válaszadók száma = 0 Általános mutatók Szak értékelése - + átl.=. Felmérés eredmények Jelmagyarázat Kérdésszöveg Válaszok relatív gyakorisága Bal pólus Skála Átl. elt. Átlag Medián
A döntő feladatai. valós számok!
OKTV 006/007. A döntő feladatai. Legyenek az x ( a + d ) x + ad bc 0 egyenlet gyökei az x és x valós számok! Bizonyítsa be, hogy ekkor az y ( a + d + abc + bcd ) y + ( ad bc) 0 egyenlet gyökei az y x és
MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉPSZINT Trigonometria
005-05 MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉPSZINT Trigonometria A szürkített hátterű feladatrészek nem tartoznak az érintett témakörhöz, azonban szolgálhatnak fontos információval az érintett
Matematikai statisztikai elemzések 2.
Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kara Prof. Dr. Závoti József Matematikai statisztikai elemzések 2. MSTE2 modul Helyzetmutatók, átlagok, kvantilisek. A szórás és szóródás egyéb mérőszámai.
Kombinatorika. 9. előadás. Farkas István. DE ATC Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék. Kombinatorika p. 1/
Kombinatorika 9. előadás Farkas István DE ATC Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék Kombinatorika p. 1/ Permutáció Definíció. Adott n különböző elem. Az elemek egy meghatározott sorrendjét az adott
- mit, hogyan, miért?
- mit, hogyan, miért? Dr. Bélavári Csilla VITUKI Nonprofit Kft., Minőségbiztosítási és Ellenőrzési Csoport c.belavari@vituki.hu 2011.02.10. 2010. évi záróértekezlet - VITUKI, MECS 1 I. Elfogadott érték
MBLK12: Relációk és műveletek (levelező) (előadásvázlat) Maróti Miklós, Kátai-Urbán Kamilla
MBLK12: Relációk és műveletek (levelező) (előadásvázlat) Maróti Miklós, Kátai-Urbán Kamilla Jelölje Z az egész számok halmazát, N a pozitív egészek halmazát, N 0 a nem negatív egészek halmazát, Q a racionális
2011. március 9. Dr. Vincze Szilvia
. márius 9. Dr. Vinze Szilvia Tartalomjegyzék.) Elemi bázistranszformáió.) Elemi bázistranszformáió alkalmazásai.) Lineáris függőség/függetlenség meghatározása.) Kompatibilitás vizsgálata.) Mátri/vektorrendszer
Épületvillamosság laboratórium. Villámvédelemi felfogó-rendszer hatásosságának vizsgálata
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Villamos Energetika Tanszék Nagyfeszültségű Technika és Berendezések Csoport Épületvillamosság laboratórium Villámvédelemi felfogó-rendszer hatásosságának
Házi dolgozat. Minta a házi dolgozat formai és tartalmi követelményeihez. Készítette: (név+osztály) Iskola: (az iskola teljes neve)
Házi dolgozat Minta a házi dolgozat formai és tartalmi követelményeihez Készítette: (név+osztály) Iskola: (az iskola teljes neve) Dátum: (aktuális dátum) Tartalom Itt kezdődik a címbeli anyag érdemi kifejtése...
Beszámoló: a kompetenciamérés eredményének javítását célzó intézkedési tervben foglaltak megvalósításáról. Őcsény, 2015. november 20.
Őcsényi Perczel Mór Általános Iskola székhelye: 7143 Őcsény, Perczel Mór utca 1. Tel: 74/496-782 e-mail: amk.ocseny@altisk-ocseny.sulinet.hu Ikt.sz.: /2015. OM: 036345 Ügyintéző: Ősze Józsefné Ügyintézés
Jelentés a kiértékelésről az előadóknak
Debreceni Egyetem 00 Debrecen Egyetem tér. Debreceni Egyetem Tisztelt NK Úr! (személyes és bizalmas) Jelentés a kiértékelésről az előadóknak Tisztelt NK Úr! Ez az email tartalmazza a Népegészségügyi ellenõr
Emelt szintű érettségi feladatsorok és megoldásaik Összeállította: Szászné Simon Judit; dátum: 2005. november. I. rész
Szászné Simon Judit, 005. november Emelt szintű érettségi feladatsorok és megoldásaik Összeállította: Szászné Simon Judit; dátum: 005. november. feladat I. rész Oldjuk meg a valós számok halmazán a x 5x
MINTA. Fizetendô összeg: 62 136,00 HUF. Telefonon: 06 40 / 20 99 20 ben: Interneten:
Részszámla Számla. eredeti példány / oldal Elszámolási idôszak: 00.0. - 00.09.. Partnerszám: 000009 Fizetési határidô: 00.09.0. Vevô neve, címe: Minta út. Fizetendô összeg:, Minta út. Szerzôdéses folyószámla
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
Bevezetés az ökonometriába
Az idősorelemzés alapjai Gánics Gergely 1 gergely.ganics@freemail.hu 1 Statisztika Tanszék Budapesti Corvinus Egyetem Tizedik előadas Tartalom 1 Alapfogalmak, determinisztikus és sztochasztikus megközelítés
Halmazok és függvények
Halmazok és függvények Óraszám: 2+2 Kreditszám: 6 Meghirdető tanszék: Analízis Debrecen, 2005. A tárgy neve: Halmazok és függvények (előadás) A tárgy oktatója: Dr. Gilányi Attila Óraszám/hét: 2 Kreditszám:
XXV. évfolyam, 2. szám, 2014. Statisztikai Jelentések MŰTRÁGYA ÉRTÉKESÍTÉS. 2014. I. negyedév
XXV. évfolyam, 2. szám, 2014 Statisztikai Jelentések MŰTRÁGYA ÉRTÉKESÍTÉS 2014. I. Műtrágya értékesítés Műtrágya értékesítés XXV. évfolyam, 2. szám, 2014 Megjelenik ente Osztályvezető Dr. Vágó Szabolcs
54 345 03 0000 00 00 Munkaerőpiaci szervező, elemző Munkaerőpiaci szervező, elemző 54 345 06 0000 00 00 Személyügyi gazdálkodó és fejlesztő
A 10/2007 (II. 27.) SzMM rendelettel módosított 1/2006 (II. 17.) OM rendelet Országos Képzési Jegyzékről és az Országos Képzési Jegyzékbe történő felvétel és törlés eljárási rendjéről alapján. Szakképesítés,
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...
2004. december 1. Irodalom
LINEÁRIS LEKÉPEZÉSEK I. 2004. december 1. Irodalom A fogalmakat, definíciókat illetően két forrásra támaszkodhatnak: ezek egyrészt elhangzanak az előadáson, másrészt megtalálják a jegyzetben: Szabó László:
Agrárgazdasági Kutató Intézet Piac-árinformációs Szolgálat. Borpiaci információk. III. évfolyam / 7. szám 2005. április 28. 14-15.
A K I Borpiaci információk III. évfolyam / 7. szám 25. április 28. 14- Bor piaci jelentés Borpiaci információk 1-4. táblázat, 1-8. ábra: Belföldi értékesítési-árak és mennyiségi adatok 2. oldal 3-7. oldal
Közhasznúsági Beszámoló. Egry József Általános Iskola. Tolnai Alapítvány
Közhasznúsági Beszámoló 2012 Egry József Általános Iskola Tolnai Alapítvány Adószám: 18953305-1-20 8360 Keszthely, Vásár tér 10. Keszthely,2013.02.15. 1 Közhasznúsági melléklet részei 1. Az alapítvány
Budapest, 2015. április A beutazó turizmus jellemzői és alakulása 2015-ben A KSH keresletfelmérésének adatai alapján
Budapest, 2015. április A beutazó jellemzői és alakulása 2015-ben A KSH keresletfelmérésének adatai alapján 2015-ben 20,2 millió külföldi turista látogatott Magyarországra, számuk 17,0%-kal nőtt 2014-hez
31 521 09 1000 00 00 Gépi forgácsoló Gépi forgácsoló
Az Országos Képzési Jegyzékről és az Országos Képzési Jegyzékbe történő felvétel és törlés eljárási rendjéről szóló 133/2010. (IV. 22.) Korm. rendelet alapján. Szakképesítés, szakképesítés-elágazás, rész-szakképesítés,
tartalmazó becsült értékek. 2 2011. októbertől a lakáscélú és szabad felhasználású jelzáloghitelek új szerződéses összege tartalmazza a
Grafikonkészlet a háztartási és a nem pénzügyi vállalati kamatlábakról szóló közleményhez 2012. január 1. ábra: A háztartási forint, euro és svájci frank lakáscélú hitelek új szerződéseinek értéke a szezonálisan
FIT-jelentés :: 2009. Széchenyivárosi Óvoda és Általános Iskola 6000 Kecskemét, Lunkányi János u. 10. OM azonosító: 200922. Intézményi jelentés
FIT-jelentés :: 2009 Széchenyivárosi Óvoda és Általános Iskola 6000 Kecskemét, Lunkányi János u. 10. Létszámadatok A telephelyek kódtáblázata A 001 - Széchenyivárosi Óvoda és Általános Iskola Arany János
Matematikai geodéziai számítások 4.
Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kara Dr. Bácsatyai László Matematikai geodéziai számítások 4. MGS4 modul Vetületi átszámítások SZÉKESFEHÉRVÁR 2010 Jelen szellemi terméket a szerzői jogról
TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ. Gazdasági matematika II. tanulmányokhoz
I. évfolyam BA TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ Gazdasági matematika II. tanulmányokhoz TÁVOKTATÁS 2014/2015-ös tanév II. félév A KURZUS ALAPADATAI Tárgy megnevezése: Gazdasági matematika II. (Valószínűségszámítás)
A fizetési mérleg alakulása a 2001. májusi adatok alapján
A fizetési mérleg alakulása a 21. májusi adatok alapján A végleges számítások szerint 21. májusban 134 millió euró hiánnyal zárt a folyó fizetési mérleg, amely 54 millió euróval magasabb a tavalyi adatnál.
MATEMATIKA ÍRÁSBELI VIZSGA 2012. május 8.
MATEMATIKA ÍRÁSBELI VIZSGA 2012. május 8. I. rész Fontos tudnivalók A feladatok megoldásához szöveges adatok tárolására és megjelenítésére nem alkalmas zsebszámológépet és bármelyik négyjegyű függvénytáblázatot
Gazdasági matematika II.
PÉNZÜGYI ÉS SZÁMVITELI KAR MESTERKÉPZÉSI ÉS TÁVOKTATÁSI KÖZPONT 1149 BUDAPEST, BUZOGÁNY U. 10-12. : 06-1-469-6600 I. évfolyam TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ Gazdasági matematika II. 2013/2014. II. félév PÉNZÜGYI ÉS
ORSZÁGOS KÖRNYEZETEGÉSZSÉGÜGYI INTÉZET AEROBIOLÓGIAI MONITOROZÁSI OSZTÁLY
ORSZÁGOS KÖRNYEZETEGÉSZSÉGÜGYI INTÉZET AEROBIOLÓGIAI MONITOROZÁSI OSZTÁLY 197 Budapest, Gyáli út 2-6. Levélcím: 1437 Budapest Pf. 839. Telefon: (6-1) 476-1215 Fax: (6-1) 476-1215 E-mail: pollen@oki.antsz.hu
Lineáris algebra jegyzet
Lineáris algebra jegyzet Készítette: Jezsoviczki Ádám Forrás: Az előadások és a gyakorlatok anyaga Legutóbbi módosítás dátuma: 2011-12-04 A jegyzet nyomokban hibát tartalmazhat, így fentartásokkal olvasandó!
KVANTITATÍV MÓDSZEREK
KVANTITATÍV MÓDSZEREK Dr. Kövesi János Tóth Zsuzsanna Eszter 6 Tartalomjegyzék Kvantitatív módszerek. Valószínűségszámítási tételek. eltételes valószínűség. Események függetlensége.... 3.. eltételes valószínűség...
MIKROÖKONÓMIA II. B. Készítette: K hegyi Gergely. Szakmai felel s: K hegyi Gergely. 2011. február
MIKROÖKONÓMIA II. B Készült a TÁMOP-4.1.2-08/2/a/KMR-2009-0041 pályázati projekt keretében Tartalomfejlesztés az ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszékén az ELTE Közgazdaságtudományi Tanszék az MTA Közgazdaságtudományi
Az abortusz a magyar közvéleményben
Az abortusz a magyar közvéleményben Országos felmérés a egyesület számára Módszer: országos reprezentatív felmérés a 18 éves és idősebb lakosság 1200 fős mintájának személyes megkérdezésével a Medián-Omnibusz
2010_MEGF_NYILATK PROXYNET. CORVUS Telecom Kft. [ MEGFELELŐSÉGI NYILATKOZAT ]
2010_MEGF_NYILATK CORVUS Telecom Kft. Deák Bertalan ügyfélszolgálat vezető Készült: 2011.01.10. PROXYNET Internet szolgáltatás belső méréseken és ellenőrzéseken alapuló minőség és szolgáltatás, megfelelőség
Radon, Toron és Aeroszol koncentráció viszonyok a Tapolcai Tavas-barlangban
Radon, Toron és Aeroszol koncentráció viszonyok a Tapolcai Tavas-barlangban Kutatási jelentés Veszprém 29. november 16. Dr. Kávási Norbert ügyvezetı elnök Mérési módszerek, eszközök Légtéri radon és toron
A követelés-elengedés eredményeként az Ön tartozása <tartozás csökkenésének mértéke> forinttal csökken.
KITÖLTÉSI ÚTMUTATÓ AZ MNB 14/2015. (X. 27.) AJÁNLÁSÁNAK MELLÉKLETEIHEZ 1. Az ajánlás 1. számú mellékletben szereplő táblázat adattartalma Tájékoztatjuk, hogy a szerződés módosítása esetén a fent megjelölt
Útmutató a vízumkérő lap kitöltéséhez
Útmutató a vízumkérő lap kitöltéséhez A vízumkérő lap ( Visa application form of the People s Republic of China, Form V. 2013 ) az egyik legfontosabb dokumentum, amit a kínai vízumra való jelentkezésnél
Dr. Erbszt András Szt. János Kh. Idegsebészeti Osztály NEVES BETEGBIZTONSÁGI FÓRUM
Dr. Erbszt András Szt. János Kh. Idegsebészeti Osztály 2013.10.10. NEVES BETEGBIZTONSÁGI FÓRUM Definíció Szegmentum tévesztésről akkor beszélünk a gerincsebészetben amikor a sebész nem a tervezett magasságban
FIT-jelentés :: 2009. Szász Ferenc Kereskedelmi Szakközépiskola és Szakiskola 1087 Budapest, Szörény u. 2-4. OM azonosító: 035418. Intézményi jelentés
FIT-jelentés :: 2009 Szász Ferenc Kereskedelmi Szakközépiskola és Szakiskola 1087 Budapest, Szörény u. 2-4. Létszámadatok A telephelyek kódtáblázata A 001 - Szász Ferenc Kereskedelmi Szakközépiskola és
EMELT SZINTŰ ÍRÁSBELI VIZSGA
ÉRETTSÉGI VIZSGA 2005. május 10. MATEMATIKA EMELT SZINTŰ ÍRÁSBELI VIZSGA Az írásbeli vizsga időtartama: 240 perc Pótlapok száma Tisztázati Piszkozati OKTATÁSI MINISZTÉRIUM Matematika emelt szint írásbeli
Elemi adatszerkezetek
2015/10/14 13:54 1/16 Elemi adatszerkezetek < Programozás Elemi adatszerkezetek Szerző: Sallai András Copyright Sallai András, 2011, 2014 Licenc: GNU Free Documentation License 1.3 Web: http://szit.hu
1. Írja fel prímszámok szorzataként a 420-at! 2. Bontsa fel a 36 000-et két részre úgy, hogy a részek aránya 5 : 4 legyen!
1. Írja fel prímszámok szorzataként a 40-at! 40 =. Bontsa fel a 36 000-et két részre úgy, hogy a részek aránya 5 : 4 legyen! A részek: 3. Egy sejttenyészetben naponta kétszereződik meg a sejtek száma.
PONTSZÁMÍTÁSI KÉRELEM felsőfokú végzettség alapján (alap- és osztatlan képzésre jelentkezőknek)
PONTSZÁMÍTÁSI KÉRELEM felsőfokú végzettség alapján (alap- és osztatlan képzésre jelentkezőknek) PÉCSI TUDOMÁNYEGYETEM Jelentkezői adatok Jelentkező neve: Felvételi azonosító: Születési dátum: Anyja neve:
3. KÖRGEOMETRIA. 3.1. Körrel kapcsolatos alapismeretek
3. KÖRGEOMETRIA Hajós György: Bevezetés a geometriába, Tankönyvkiadó, Budapest, 89 109. és 121. oldal. Pelle Béla: Geometria, Tankönyvkiadó, Budapest, 86 97. és 117 121. oldal. Kovács Zoltán: Geometria,