Kereszttábla elemzés feladatok

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "Kereszttábla elemzés feladatok"

Átírás

1 Keeszttábla elemzés feladatok 1. feladat A epte.sav állomány egy epülőté közelé e eladása kí ált i gatla ok véletle, epezentatív mintáját tatalmazza. A könyék zajtehelésének és az ingatlan állapotának kapsolatát vizsgálva válaszoljon SPSS segítségével az alábbi kédéseke. A) Íassa ki zajszintet és az állapotot tatalmazó kombináiós táblát! állapot * Zajszint (db) Cosstabulation Count Zajszint (db) 55 db alatt db 60 db- Total állapot felújítást igényel felújított új építésű újszeű Total B) Íassa ki az állapot szei ti egoszlást a külö öző zajzó ák a külö -külön! állapot * Zajszint (db) Cosstabulation Zajszint (db) 55 db alatt db 60 db- Total állapot felújítást igényel Count % within Zajszint (db) 16,0% 20,3% 14,1% 17,1% felújított Count % within Zajszint (db) 42,0% 40,8% 24,5% 39,1% új építésű Count % within Zajszint (db) 20,4% 18,1% 47,2% 23,6% újszeű Count % within Zajszint (db) 21,6% 20,8% 14,1% 20,3% Total Count % within Zajszint (db) 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% A táblázat alapján a mintázatok keeséséhez édemes a zajzónákon belüli aányokat a teljes i tá a egjele ő aá okhoz utolsó oszlop viszo íta i. Kie elhető, hog - az 55 db alatti zajzónán belül a felújított ingatlanok aánya (42,0%) valamelyest magasa a teljes i tá a egjele ő aá ukhoz, % viszo ítva, - az db-es zajzó á elül a felújítást igé lő i gatla ok aá a, % vala el est agasa a teljes i tá a egjele ő aá ukhoz, % viszonyítva, - a 60 db feletti zajzó á a lévő ingatlanok között tipikusnak tekinthetők az új építésű i gatla ok: az új építésű i gatla ok aá a, % kétsze akkoa a db feletti zajzónán belül, mint a teljes mintán belül (23,6%).

2 C) Íassa ki a függetlenség esetén fennáló gyakoiságokat és számítsa ki a kap solat éő mutatót (Came-együttható)! állapot * Zajszint (db) Cosstabulation Zajszint (db) 55 db alatt db 60 db- Total állapot felújítást igényel Count Expeted Count 99,7 62,4 27,9 190,0 % within Zajszint (db) 16,0% 20,3% 14,1% 17,1% felújított Count Expeted Count 227,7 142,6 63,7 434,0 % within Zajszint (db) 42,0% 40,8% 24,5% 39,1% új építésű Count Expeted Count 137,5 86,1 38,4 262,0 % within Zajszint (db) 20,4% 18,1% 47,2% 23,6% újszeű Count Expeted Count 118,1 73,9 33,0 225,0 % within Zajszint (db) 21,6% 20,8% 14,1% 20,3% Total Count Expeted Count 583,0 365,0 163,0 1111,0 % within Zajszint (db) 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% Látható a táblázat alapján, hogy a függetlenség esetén fennálló gyakoiságok eltének a g akoiságoktól. Kédés azo a, hog ekkoa ez az eltéés, il e eősségű kapsolatól beszélhetünk? Symmeti Measues Appoximate Value Signifiane Nominal by Nominal Phi,239,000 Came's V,169,000 N of Valid Cases 1111 A kap solat eősségét teki tve egállapítható, hog a zajszi t és az i gatla ok állapota között gyenge kapsolat van (C=0,169). D) Ötszázalékos szignifikaniaszint mellett szignifikáns kapsolat van-e a zajszint és az állapot között? Chi-Squae Tests Value df Asymptoti Signifiane (2- sided) Peason Chi-Squae 63,327 a 6,000 Likelihood Ratio 56,658 6,000 Linea-by-Linea Assoiation,639 1,424 N of Valid Cases 1111 a. 0 ells (0,0%) have expeted ount less than 5. The minimum expeted ount is 27,88. A vizsgálat nullhipotézise szeint az állapot és a zajszint között nins szignifikáns kapsolat. A táblázat alatti megjegyzés alapján a póbafüggvény alkalmazási feltétele a ellák több mint 20%-nál teljesült, így a teszt alkalmazási feltétele teljesült. Ötszázalékos szignifikaniaszinten a nullhipotézist (sig<0,05, 2 =63,327) elvetjük, azaz a zajszint és az állapot között kimutatható szignifikáns, gyenge (C=0,169) kapsolat

3 Amennyiben élunk a minta alapján az alapsokasága való következtetés, akko az alábbi összefüggő szöveges elemzést építhetjük fel az alkal azási feltételt kielégítő megoldása): Mivel egy nominális és egy odinális méési szi tű változó közötti kap solatot vizsgálu k, ezét keeszttábla elemzést használhatunk a pobléma vizsgálatáa. A vizsgálat nullhipotézise szeint az állapot és a zajszint között nins szignifikáns kapsolat. A zajszint és az állapot között ötszázalékos szignifikaniaszinten kimutatható szignifikáns (sig<0,05, 2=63,327), gyenge (C=0,169) kapsolat. Kie elhető, hog - az 55 db alatti zajzónán belül a felújított ingatlanok aánya (42,0%) valamelyest agasa a teljes i tá a egjele ő aá ukhoz, % viszonyítva, - az db-es zajzó á elül a felújítást igé lő i gatla ok aá a, % vala el est agasa a teljes i tá a egjele ő aá ukhoz, % viszonyítva, - és a d zajzó á a lévő i gatla ok között tipikus ak teki thetők az új építésű ingatlanok: az új építésű i gatla ok aá a, % kétsze akkoa a db feletti zajzónán belül, mint a teljes mintán belül (23,6%). E) Készítsen gafikus ábát! Az aá ok egjele ítéséhez élszeű az E el %-ig halmozott szalagdiagamját alkalmazni. Ehhez a megoszlásokat tatalmazó táblát kell átmásolni Exelbe. Állapot * Zajszint (db) Cosstabulation % within Zajszint (db) Zajszint (db) 55 db alatt db 60 db- Total Állapot felújítást igényel 16,0% 20,3% 14,1% 17,1% felújított 42,0% 40,8% 24,5% 39,1% új építésű 20,4% 18,1% 47,2% 23,6% újszeű 21,6% 20,8% 14,1% 20,3% Total 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% Amelye a 100%-ig halmozott sáv diagamtípus illesztésével az alábbi ába jön léte: Total 17.1% 39.1% 23.6% 20.3% 60 db- 14.1% 24.5% 47.2% 14.1% felújítást igényel felújított db 20.3% 40.8% 18.1% 20.8% új építésű újszeű 55 db alatt 16.0% 42.0% 20.4% 21.6% 0% 20% 40% 60% 80% 100%

4 2. feladat A epte.xls állomány egy epülőté közelében eladása kínált ingatlanok véletlen, epezentatív mintáját tatalmazza. A könyék zajtehelésének és az ingatlan állapotának kapsolatát vizsgálva válaszoljon Exel segítségével az alábbi kédéseke. A 2. feladat végeedményei az 1. feladat végeedményeivel megegyeznek, a szöveges ételmezés sak az 1. feladatnál keül feltüntetése. A megoldások között az Exel-lel létehozott eed é ek képe őészletei találhatók eg. A) Íassa ki zajszintet és az állapotot tatalmazó kombináiós táblát! Mennyiség / állapot zajszint állapot 55 db alatt db 60 db- Végösszeg felújítást igényel felújított új építésű újszeű Végösszeg B) Íassa ki az állapot szeinti egoszlást a külö öző zajzó ák a külö -külön! Mennyiség / állapot zajszint állapot 55 db alatt db 60 db- Végösszeg felújítást igényel 15,95% 20,27% 14,11% 17,10% felújított 42,02% 40,82% 24,54% 39,06% új építésű 20,41% 18,08% 47,24% 23,58% újszeű 21,61% 20,82% 14,11% 20,25% Végösszeg 100,00% 100,00% 100,00% 100,00% C) Szá ítsa ki a függetle ség eseté fe álló g akoiságokat és a kap solat éő mutatót (Came-együttható)! A függetlenség esetén fennálló gyakoiságok kiszámításához elsőszö a g akoiságokat tatal azó ko i á iós tá láa lesz szükség, a el ől a gyakoiságokat felhasználva az alábbi módon hatáozhatók meg a függetlenség esetén fennálló gyakoiságok:

5 Megjegyzés: - a kimutatás eseté a ellák kijelölését élszeű nem egéel való kattintással végehajtani, hanem begépelni (=B$9*$E5*$E$9) - Ahhoz, hogy az Exelben a számítás esetén az automatikus kitöltést (a képlet lefele és jobba húzását ) tudjuk alkalmazni, az oszlopok peemgyakoiságai (9- es so) esetén a so számát kell ögzíteni, míg a sook peemgyakoiságai (E oszlop) esetén az oszlopot kell ögzíteni, valamint a minta elemszáma esetén a teljes ellát (E9-es ella) ögzíteni kell. Végeedményként az alábbi függetlenség esetén fennálló gyakoiságokat kapjuk: állapot 55 db alatt db 60 db- Összesen felújítást igényel 99,7 62,4 27,9 190 felújított 227,7 142,6 63,7 434 új építésű 137,5 86,1 38,4 262 újszeű 118,1 73,9 33,0 225 Összesen Mivel a Came-együttható meghatáozásához és a D) kédés megválaszolásához is szükség van a Khí-négyzet függvény kiszámításáa, így a Came-együttható kiszámítását is a D) pont keetében mutatjuk be. D) Ötszázalékos szignifikaniaszint mellett szignifikáns kapsolat van-e a zajszint és az állapot között? Khí-négyzet póbafüggvény mintán felvett étéke 63,327 Empiikus szignifikania szint 9,46617E-12 Came-együttható 0,169 Megjegyzés: - A Khí-négyzet teszt végehajtása nins beépítve az E el Adatele zés ővít é e. E- helyett nekünk kellene kézzel kiszámítanunk a Khí-négyzet póbafüggvény mintán felvett

6 étékét. A függetlenségvizsgálat esetén használt póbafüggvény az alábbi fomáa hozható: χ = ( f ) = f + = = f f f + = + = = A Á X G Í É Az utolsó tag azt jelenti, hogy a póbafüggvény mintán felvett étékét ki tudjuk számítani az Exel kimutatás készítésével (az Index megjelenítési mód alkalmazásával). A függvé e szeeplő első tag g akolatilag a g akoiságok és az Index étékek szozatösszege, melyet az Exelben a szozatösszeg függvény segítségével tudunk kiszá íta i, ajd a szozatösszeg ől kell kivo i a i ta ele szá át.

7 - Az empiikus szignifikania étéket a Khí.eloszlás(a póbafüggvény mintán felvett étéke, szabadságfok) függvény segítségével számíthatjuk ki, ahol a szabadságfok nem más, mint (a kombináiós tábla adatsoainak száma-1)* (a kombináiós tábla adatoszlopainak száma-1), azaz (-1)*(-1). Az Exel az empiikus szignifikania szintet jelen esetben nomálalakban közölte, tehát a megjelenített éték: 9,46* Amennyiben az SPSS kimenete duplán kattintunk, majd azon belül a Peason Chi-Squae so sig étékée is duplán kattintunk, ugyanazt az étéket fogjuk látni, mint ami az Exelben megjelent. - A Came-együtthatót pedig a GYÖK függvény segítségével hatáozhatjuk meg az alábbi módon:, C = i {, } =, =, 9

8 3. feladat A bank.sav állomány egy vállalat dolgozóinak véletlen mintáját tatalmazza. Válaszoljon SPSS segítségével az alábbi kédéseke. A) Íassa ki az alkalmazottak foglalkozás szeinti megoszlását nemenként külön-külön! foglalkozás * nem Cosstabulation nem féfi nő Total foglalkozás alapfokú végzettségű Count % within nem 10,5% 0,0% 5,7% középfokú végzettségű Count % within nem 60,9% 95,4% 76,6% felsőfokú végzettségű Count % within nem 24,8% 4,2% 15,4% középfokú végzettségű Count vezető % within nem 1,6% 0,5% 1,1% felsőfokú végzettségű vezető Count % within nem 2,3% 0,0% 1,3% Total Count % within nem 100,0% 100,0% 100,0% B) Ötszázalékos szignifikaniaszint mellett szignifikáns kapsolat van-e a nem és a foglalkozás között? Amennyiben igen vizsgálja meg valamely kapsolatmutató étékét is! foglalkozás * nem Cosstabulation nem féfi nő Total foglalkozás alapfokú végzettségű Count Expeted Count 14,7 12,3 27,0 % within nem 10,5% 0,0% 5,7% középfokú végzettségű Count Expeted Count 197,6 165,4 363,0 % within nem 60,9% 95,4% 76,6% felsőfokú végzettségű Count Expeted Count 39,7 33,3 73,0 % within nem 24,8% 4,2% 15,4% középfokú végzettségű Count vezető Expeted Count 2,7 2,3 5,0 % within nem 1,6% 0,5% 1,1% felsőfokú végzettségű vezető Count Expeted Count 3,3 2,7 6,0 % within nem 2,3% 0,0% 1,3% Total Count Expeted Count 258,0 216,0 474,0 % within nem 100,0% 100,0% 100,0% Chi-Squae Tests Value df Asymptoti Signifiane (2- sided) Peason Chi-Squae 79,757 a 4,000 Likelihood Ratio 97,263 4,000 Linea-by-Linea Assoiation 12,786 1,000 N of Valid Cases 474 a. 4 ells (40,0%) have expeted ount less than 5. The minimum expeted ount is 2,28.

9 Mivel a ellák 40 százalékában (lásd tábzázat alatti megjegyzés) a független gyakoiságok étéke 5-nél alasonyabb, így a teszt alkalmazása nem teljesül, ezét kategóiákat (a középfokú végzettségű és a felsőfokú végzettségű vezetők sopotjait szükséges összevo i. Az összevontást újakódolássál hajthatjuk vége (SPSS: eode into same vaiable vagy eode into diffeent vaiable, Exel: automatikus see az adott oszlopban). Az újakódolás után a teszt alkalmazási feltétele teljesült. foglalkozás * nem Cosstabulation nem féfi nő Total foglalkozás alapfokú végzettségű Count Expeted Count 14,7 12,3 27,0 % within nem 10,5% 0,0% 5,7% középfokú végzettségű Count Expeted Count 197,6 165,4 363,0 % within nem 60,9% 95,4% 76,6% felsőfokú végzettségű Count Expeted Count 39,7 33,3 73,0 % within nem 24,8% 4,2% 15,4% vezető Count Expeted Count 6,0 5,0 11,0 % within nem 3,9% 0,5% 2,3% Total Count Expeted Count 258,0 216,0 474,0 % within nem 100,0% 100,0% 100,0% Chi-Squae Tests Value df Asymptoti Signifiane (2- sided) Peason Chi-Squae 79,318 a 3,000 Likelihood Ratio 95,565 3,000 Linea-by-Linea Assoiation 11,972 1,001 N of Valid Cases 474 a. 0 ells (0,0%) have expeted ount less than 5. The minimum expeted ount is 5,01. Symmeti Measues Appoximate Value Signifiane Nominal by Nominal Phi,409,000 Came's V,409,000 N of Valid Cases 474 Az alkal azási feltételt kielégítő egoldása az alábbi összefüggő szöveges elemzést fogalmazhatjuk meg: Mivel két kategoiális változó közötti kapsolatot vizsgálunk, ezét keeszttábla elemzést használhatunk a pobléma vizsgálatáa. A vizsgálat nullhipotézise szeint a foglalkozás és a nem között nins szignifikáns kapsolat. A póbafüggvény alkalmazási feltétele a ellák több mint 20%- ál e teljesült, íg kategóiákat kellett összevo i, azaz a közép és a felsőfokú végzettségű vezetők sopotja összevo ása keült. Ezutá a teszt alkal azási feltétele teljesült.

10 A nem és a foglalkozás között ötszázalékos szignifikaniaszinten kimutatható szignifikáns (sig<0,05, 2=79,318), eős (C=0,409) kapsolat. A féfiak között a felsőfokú végzettségű eosztottak sopotja teki thető i ká tipikus kategóiá ak, ivel a féfiak között felsőfokú végzettségű eosztottak aá a, % íg a teljes i tá a ug a ez az aá szá, %. A ők között pedig a középfokú végzettségű eosztottak sopotja teki thető i ká tipikus kategóiá ak, ivel a ők között a középfokú végzettségű eosztottak aánya 95, 4% (míg ugyanez az aányszám a teljes mintában 76,6%.)

11

Két diszkrét változó függetlenségének vizsgálata, illeszkedésvizsgálat

Két diszkrét változó függetlenségének vizsgálata, illeszkedésvizsgálat Két diszkrét változó függetlenségének vizsgálata, illeszkedésvizsgálat Szűcs Mónika SZTE ÁOK-TTIK Orvosi Fizikai és Orvosi Informatikai Intézet Orvosi fizika és statisztika I. előadás 2016.11.09 Orvosi

Részletesebben

Sztochasztikus kapcsolatok

Sztochasztikus kapcsolatok Sztochasztikus kapcsolatok Petrovics Petra PhD Hallgató Ismérvek közötti kapcsolat (1) Függvényszerű az egyik ismérv szerinti hovatartozás egyértelműen meghatározza a másik ismérv szerinti hovatartozást.

Részletesebben

Khi-négyzet eloszlás. Statisztika II., 3. alkalom

Khi-négyzet eloszlás. Statisztika II., 3. alkalom Khi-négyzet eloszlás Statisztika II., 3. alkalom A khi négyzet eloszlást (Pearson) leggyakrabban kategorikus adatok elemzésére használjuk. N darab standard normális eloszlású változó négyzetes összegeként

Részletesebben

Emlékkonferencia Farkas Ferenc tiszteletére Tudomány napi konferencia, november 15. MAGYAR TUDOMÁNYOS AKADÉMIA

Emlékkonferencia Farkas Ferenc tiszteletére Tudomány napi konferencia, november 15. MAGYAR TUDOMÁNYOS AKADÉMIA Emlékkonferencia Farkas Ferenc tiszteletére Tudomány napi konferencia, 2016. november 15. MAGYAR TUDOMÁNYOS AKADÉMIA MAGYAR TUDOMÁNYOS AKADÉMIA Gazdaság-és Jogtudományok Osztálya Gazdálkodástudományi Bizottság

Részletesebben

Gyakorlat 8 1xANOVA. Dr. Nyéki Lajos 2016

Gyakorlat 8 1xANOVA. Dr. Nyéki Lajos 2016 Gyakorlat 8 1xANOVA Dr. Nyéki Lajos 2016 A probléma leírása Azt vizsgáljuk, hogy milyen hatása van a család jövedelmének a tanulók szövegértés teszten elért tanulmányi eredményeire. A minta 59 iskola adatait

Részletesebben

A telefonnal való ellátottság kapcsolata a rádió és televízió műsorszórás használatával a 14 éves és idősebb lakosság körében

A telefonnal való ellátottság kapcsolata a rádió és televízió műsorszórás használatával a 14 éves és idősebb lakosság körében A telefonnal való ellátottság kapcsolata a rádió és televízió műsorszórás használatával a 14 éves és idősebb lakosság körében Kiegészítő elemzés A rádió és televízió műsorszórás használatára a 14 éves

Részletesebben

V. Gyakorisági táblázatok elemzése

V. Gyakorisági táblázatok elemzése V. Gyakorisági táblázatok elemzése Tartalom Diszkrét változók és eloszlásuk Gyakorisági táblázatok Populációk összehasonlítása diszkrét változók segítségével Diszkrét változók kapcsolatvizsgálata Példák

Részletesebben

Hipotézis, sejtés STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Tudományos hipotézis. Munkahipotézis (H a ) Nullhipotézis (H 0 ) 11. Előadás

Hipotézis, sejtés STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Tudományos hipotézis. Munkahipotézis (H a ) Nullhipotézis (H 0 ) 11. Előadás STATISZTIKA Hipotézis, sejtés 11. Előadás Hipotézisvizsgálatok, nem paraméteres próbák Tudományos hipotézis Nullhipotézis felállítása (H 0 ): Kétmintás hipotézisek Munkahipotézis (H a ) Nullhipotézis (H

Részletesebben

Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet

Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet Fkt Faktoranalízis líi Olyan többváltozós statisztikai módszer, amely adattömörítésre, a változók számának csökkentésére, az adatstruktúra feltárására szolgál. A kiinduló változók számát úgynevezett faktorváltozókba

Részletesebben

Nem. 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

Nem. 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

Részletesebben

Centura Szövegértés Teszt

Centura Szövegértés Teszt Centura Szövegértés Teszt Megbízhatósági vizsgálata Tesztfejlesztők: Megbízhatósági vizsgálatot végezte: Copyright tulajdonos: Bóka Ferenc, Németh Bernadett, Selmeci Gábor Bodor Andrea Centura Kft. Dátum:

Részletesebben

Statisztikai táblázatok, kimutatások (Pivot) készítése

Statisztikai táblázatok, kimutatások (Pivot) készítése Statisztikai táblázatok, kimutatások (Pivot) készítése Elméleti összefoglaló Az adatok egy, vagy több szempontú rendezése céljából célszerű azokat táblázatokba foglalni. Tehát az elemi adatokat alapján

Részletesebben

Kabos: Statisztika II. t-próba 9.1. Ha ismert a doboz szórása de nem ismerjük a

Kabos: Statisztika II. t-próba 9.1. Ha ismert a doboz szórása de nem ismerjük a Kabos: Statisztika II. t-próba 9.1 Egymintás z-próba Ha ismert a doboz szórása de nem ismerjük a doboz várhatóértékét, akkor a H 0 : a doboz várhatóértéke = egy rögzített érték hipotézisről úgy döntünk,

Részletesebben

A TÁRKI ADATFELVÉTELEINEK DOKUMENTUMAI. Omnibusz 2003/08. A kutatás dokumentációja. Teljes kötet

A TÁRKI ADATFELVÉTELEINEK DOKUMENTUMAI. Omnibusz 2003/08. A kutatás dokumentációja. Teljes kötet A TÁRKI ADATFELVÉTELEINEK DOKUMENTUMAI Omnibusz 2003/08 A kutatás dokumentációja Teljes kötet 2003 Tartalom BEVEZETÉS... 4 A MINTA... 6 AZ ADATFELVÉTEL FŐBB ADATAI... 8 TÁBLÁK A SÚLYVÁLTOZÓ KÉSZÍTÉSÉHEZ...

Részletesebben

Eloszlás-független módszerek (folytatás) 14. elıadás ( lecke) 27. lecke khí-négyzet eloszlású statisztikák esetszámtáblázatok

Eloszlás-független módszerek (folytatás) 14. elıadás ( lecke) 27. lecke khí-négyzet eloszlású statisztikák esetszámtáblázatok Eloszlás-független módszerek (folytatás) 14. elıadás (7-8. lecke) Illeszkedés-vizsgálat 7. lecke khí-négyzet eloszlású statisztikák esetszámtáblázatok elemzésére Illeszkedés-vizsgálat Gyakorisági sorok

Részletesebben

Biostatisztika VIII. Mátyus László. 19 October

Biostatisztika VIII. Mátyus László. 19 October Biostatisztika VIII Mátyus László 19 October 2010 1 Ha σ nem ismert A gyakorlatban ritkán ismerjük σ-t. Ha kiszámítjuk s-t a minta alapján, akkor becsülhetjük σ-t. Ez további bizonytalanságot okoz a becslésben.

Részletesebben

Munkánk során a cellák tartalmát gyakran másolni szoktuk. Előfordul, hogy képleteket tartalmazó cellákat másolunk.

Munkánk során a cellák tartalmát gyakran másolni szoktuk. Előfordul, hogy képleteket tartalmazó cellákat másolunk. Táblázatkezelés 4. - Hivatkozások Az elmúlt órán végzett számításoknál, amikor a felhasználói képleteket készítettük, mindig annak a cellának a tartalmát használtuk, amelyben a számításhoz szükséges adat

Részletesebben

Gazdaságtudományi Kar. Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet. Faktoranalízis előadás. Kvantitatív statisztikai módszerek

Gazdaságtudományi Kar. Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet. Faktoranalízis előadás. Kvantitatív statisztikai módszerek Faktoranalízis 6.-7. előadás Kvantitatív statisztikai módszerek Faktoranalízis Olyan többváltozós statisztikai módszer, amely adattömörítésre, a változók számának csökkentésére, az adatstruktúra feltárására

Részletesebben

Adatmanipuláció, transzformáció, szelekció SPSS-ben

Adatmanipuláció, transzformáció, szelekció SPSS-ben Adatmanipuláció, transzformáció, szelekció SPSS-ben Statisztikai szoftver alkalmazás Géczi-Papp Renáta Számított változó A már meglévő adatokból (változókból) további adatokat származtathatunk. munkavállalók.sav

Részletesebben

Biomatematika 15. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János

Biomatematika 15. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar Biomatematikai és Számítástechnikai Tanszék Biomatematika 15. Nemparaméteres próbák Fodor János Copyright c Fodor.Janos@aotk.szie.hu Last Revision Date: November

Részletesebben

Statisztikai hipotézisvizsgálatok. Paraméteres statisztikai próbák

Statisztikai 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

Részletesebben

1. MECHANIKA-STATIKA GYAKORLAT (kidolgozta: Triesz Péter, egy. ts.; Tarnai Gábor, mérnök tanár) Trigonometria, vektoralgebra

1. MECHANIKA-STATIKA GYAKORLAT (kidolgozta: Triesz Péter, egy. ts.; Tarnai Gábor, mérnök tanár) Trigonometria, vektoralgebra SZÉCHENYI ISTVÁN EGYETEM LKLMZOTT MECHNIK TNSZÉK. MECHNIK-STTIK GYKORLT (kidolgozta: Tiesz Péte eg. ts.; Tanai Gábo ménök taná) Tigonometia vektoalgeba Tigonometiai összefoglaló c a b b a sin = cos = c

Részletesebben

Varianciaanalízis 4/24/12

Varianciaanalízis 4/24/12 1. Feladat Egy póker kártya keverő gép a kártyákat random módon választja ki. A vizsgálatban 1600 választott kártya színei az alábbi gyakorisággal fordultak elő. Vizsgáljuk meg, hogy a kártyák kiválasztása

Részletesebben

Logisztikus regresszió

Logisztikus regresszió Logisztikus regresszió 9. előadás Kvantitatív statisztikai módszerek Dr. Szilágyi Roland Függő változó (y) Nem metrikus Metri kus Gazdaságtudományi Kar Független változó () Nem metrikus Metrikus Kereszttábla

Részletesebben

Dr. Szőke Szilvia Dr. Balogh Péter: Nemparaméteres eljárások

Dr. 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

Részletesebben

A TÁRKI ADATFELVÉTELEINEK DOKUMENTUMAI OMNIBUSZ 2004/05. A kutatás dokumentációja

A TÁRKI ADATFELVÉTELEINEK DOKUMENTUMAI OMNIBUSZ 2004/05. A kutatás dokumentációja A TÁRKI ADATFELVÉTELEINEK DOKUMENTUMAI OMNIBUSZ 2004/05 A kutatás dokumentációja 2004 Omnibusz 2004/05 Mellékletek Tartalom BEVEZETÉS... 3 A MINTA... 5 AZ ADATFELVÉTEL FŐBB ADATAI... 7 Bevezetés A kutatást

Részletesebben

SZOLVENCIATŐKE MINT FIXPONT

SZOLVENCIATŐKE MINT FIXPONT SZÜLE BORBÁLA SZOLVENCIATŐKE MINT FIXPONT A tanulmányban a szező a fixpont-iteáció témájával foglalkozik egy elméleti modellben, a biztosítók szolvenciatőkéjének számolásával kapcsolatban. A téma aktualitását

Részletesebben

u ká a tű ik fel a desig szó, igaz, aga a í és a kötet is angol elvű. Utóbb már a magyar könyv címében, illetve a most tárgyalt munka

u ká a tű ik fel a desig szó, igaz, aga a í és a kötet is angol elvű. Utóbb már a magyar könyv címében, illetve a most tárgyalt munka 1 Bírálat Ernyey Gyula: Design: Tervezéselmélet és termékformálás 1750 2010 c. akadémiai doktori munkájáról (Megjelent a Ráday Könyvesház gondozásában Budapest, 2011.) A űvészettörté et sajátos területe

Részletesebben

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 3 III. VÉLETLEN VEKTOROK 1. A KÉTDIMENZIÓs VÉLETLEN VEKTOR Definíció: Az leképezést (kétdimenziós) véletlen vektornak nevezzük, ha Definíció:

Részletesebben

Felmérés a magyarországi középiskolások idegennyelvtudásáról. szokásairól

Felmérés a magyarországi középiskolások idegennyelvtudásáról. szokásairól Felmérés a magyarországi középiskolások idegennyelvtudásáról és nyelvtanulási szokásairól a kormányzati stratégia nyelvi követelményeinek és nyelvvizsga díj támogatási rendszerének tükrében A tanulmányt

Részletesebben

Az első számjegyek Benford törvénye

Az első számjegyek Benford törvénye Az első számjegyek Benford törvénye Frank Benford (1883-1948) A General Electric fizikusa Simon Newcomb (1835 1909) asztronómus 1. oldal 2. oldal A híres arizonai csekk sikkasztási eset http://www.aicpa.org/pubs/jofa/may1999/nigrini.htm

Részletesebben

Adatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei

Adatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei Adatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei 1. a. Egy- vagy kétváltozós eset b. Többváltozós eset 2. a. Becslési problémák, hipotézis vizsgálat b. Mintázatelemzés 3. Szint: a. Egyedi b. Populáció

Részletesebben

Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet Factor Analysis

Miskolci 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

Részletesebben

Mintavétel fogalmai STATISZTIKA, BIOMETRIA. Mintavételi hiba. Statisztikai adatgyűjtés. Nem véletlenen alapuló kiválasztás

Mintavétel fogalmai STATISZTIKA, BIOMETRIA. Mintavételi hiba. Statisztikai adatgyűjtés. Nem véletlenen alapuló kiválasztás STATISZTIKA, BIOMETRIA. Előadás Mintavétel, mintavételi technikák, adatbázis Mintavétel fogalmai A mintavételt meg kell tervezni A sokaság elemei: X, X X N, lehet véges és végtelen Mintaelemek: x, x x

Részletesebben

SPSS ALAPISMERETEK. T. Parázsó Lenke

SPSS ALAPISMERETEK. T. Parázsó Lenke SPSS ALAPISMERETEK T. Parázsó Lenke 2 Statistical Package for Social Scienses Statisztikai programcsomag a szociológiai tudományok számára 1968-ban Norman H. Nie, C.Handlai Hull és Dale H. Bent alkották

Részletesebben

Táblázatkezelés 5. - Függvények

Táblázatkezelés 5. - Függvények Táblázatkezelés 5. - Függvények Eddig mi magunk készítettünk képleteket (számolási utasításokat). A bonyolultabb, programozók által készített, Excelbe beépített képleteket függvényeknek nevezik. Táblázatkezelőnk

Részletesebben

Esetelemzés az SPSS használatával

Esetelemzés 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

Részletesebben

Statisztika I. 10. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Statisztika I. 10. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre Statisztika I. 10. előadás Előadó: Dr. Ertsey Imre Varianciaanalízis A különböző tényezők okozta szórás illetőleg szórásnégyzet összetevőire bontásán alapszik Segítségével egyszerre több mintát hasonlíthatunk

Részletesebben

STATISZTIKA. Egymintás u-próba. H 0 : Kefir zsírtartalma 3% Próbafüggvény, alfa=0,05. Egymintás u-próba vagy z-próba

STATISZTIKA. Egymintás u-próba. H 0 : Kefir zsírtartalma 3% Próbafüggvény, alfa=0,05. Egymintás u-próba vagy z-próba Egymintás u-próba STATISZTIKA 2. Előadás Középérték-összehasonlító tesztek Tesztelhetjük, hogy a valószínűségi változónk értéke megegyezik-e egy konkrét értékkel. Megválaszthatjuk a konfidencia intervallum

Részletesebben

Aromo Szöveges Értékelés

Aromo Szöveges Értékelés Aromo Szöveges Értékelés AROMO Iskolaadminisztrációs Szoftver v2.50 - Felhasználói kézikönyv- Szöveges értékelés 1 Tartalomjegyzék Aromo Szöveges Értékelés 1 Bevezetés 3 A Szöveges Értékelés modul koncepciója

Részletesebben

Egyszempontos variancia analízis. Statisztika I., 5. alkalom

Egyszempontos variancia analízis. Statisztika I., 5. alkalom Statisztika I., 5. alkalom Számos t-próba versus variancia analízis Kreativitás vizsgálata -nık -férfiak ->kétmintás t-próba I. Fajú hiba=α Kreativitás vizsgálata -informatikusok -építészek -színészek

Részletesebben

[Biomatematika 2] Orvosi biometria. Visegrády Balázs

[Biomatematika 2] Orvosi biometria. Visegrády Balázs [Biomatematika 2] Orvosi biometria Visegrády Balázs 2016. 03. 27. Probléma: Klinikai vizsgálatban három különböző antiaritmiás gyógyszert (ß-blokkoló) alkalmaznak, hogy kipróbálják hatásukat a szívműködés

Részletesebben

MINDEN FELADATOT A FELADATOT TARTALMAZÓ LAPON OLD- JONMEG!

MINDEN FELADATOT A FELADATOT TARTALMAZÓ LAPON OLD- JONMEG! NÉV: ERA kód: évf.: gyak. vez.: MINDEN FELADATOT A FELADATOT TARTALMAZÓ LAPON OLD- JONMEG! Al. (a) Definiálja a mo ment um és a centrális momentum fogalmát (általában) (4 pont)! Egy megyében egy vizsgált

Részletesebben

Eloszlás-független módszerek 13. elıadás ( lecke)

Eloszlás-független módszerek 13. elıadás ( lecke) Eloszlás-független módszerek 13. elıadás (25-26. lecke) Rangszámokon alapuló korrelációs együttható A t-próbák és a VA eloszlásmentes megfelelıi 25. lecke A Spearman-féle rangkorrelációs együttható A Kendall-féle

Részletesebben

Függetlenségvizsgálat, Illeszkedésvizsgálat

Függetlenségvizsgálat, Illeszkedésvizsgálat Varga Beatrix, Horváthné Csolák Erika Függetlenségvizsgálat, Illeszkedésvizsgálat 4. előadás Üzleti statisztika A sokaság/minta több ismérv szerinti vizsgálata A statisztikai elemzés egyik ontos eladata

Részletesebben

Statisztika I. 11. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Statisztika I. 11. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre Statisztika I. 11. előadás Előadó: Dr. Ertsey Imre Összefüggés vizsgálatok A társadalmi gazdasági élet jelenségei kölcsönhatásban állnak, összefüggnek egymással. Statisztika alapvető feladata: - tényszerűségek

Részletesebben

A TŐKE KÖLTSÉGE. 7. Fejezet. 7.1. Források tőkeköltsége. 7.1.2 Saját tőke költsége. 7.1.1. Hitel típusú források tőkeköltsége DIV DIV

A TŐKE KÖLTSÉGE. 7. Fejezet. 7.1. Források tőkeköltsége. 7.1.2 Saját tőke költsége. 7.1.1. Hitel típusú források tőkeköltsége DIV DIV 7. Fejezet A TŐKE KÖLTSÉGE 7.1.2 Saját tőke költsége D =hitel tőkeköltsége. i =névleges kamatláb, kötvény esetén n. P n =a kötvény névétéke. =a kötvény áfolyama. P 0 Hitel típusú foások tőkeköltsége, (T

Részletesebben

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

[Biomatematika 2] Orvosi biometria [Biomatematika 2] Orvosi biometria Bódis Emőke 2016. 04. 25. J J 9 Korrelációanalízis Regresszióanalízis: hogyan változik egy vizsgált változó értéke egy másik változó változásának függvényében. Korrelációs

Részletesebben

Arany Dániel Matematikai Tanulóverseny 2017/2018-as tanév 1. forduló Haladók III. kategória

Arany Dániel Matematikai Tanulóverseny 2017/2018-as tanév 1. forduló Haladók III. kategória Bolyai János Matematikai Tásulat Aany Dániel Matematikai Tanulóveseny 017/018-as tanév 1. foduló Haladók III. kategóia Megoldások és javítási útmutató 1. Anna matematika házi feladatáa áfolyt a tinta.

Részletesebben

Biometria gyakorló feladatok BsC hallgatók számára

Biometria gyakorló feladatok BsC hallgatók számára Biometria gyakorló feladatok BsC hallgatók számára 1. Egy üzem alkalmazottainak megoszlása az elért teljesítmény %-a szerint a következı: Norma teljesítmény % Dolgozók száma 60-80 30 81-90 70 91-100 90

Részletesebben

11.Négymezős táblázatok. Egyezés mérése: kappa statisztika Kockázat becslés: esélyhányados (OR) Kockázat becslés: relatív kockázat (RR)

11.Négymezős táblázatok. Egyezés mérése: kappa statisztika Kockázat becslés: esélyhányados (OR) Kockázat becslés: relatív kockázat (RR) .Négymezős táblázatok Egyezés mérése: kappa statisztika Kockázat becslés: esélyhányados (OR) Kockázat becslés: relatív kockázat (RR) Az egyezés mérése:cohen s Kappa Kappa: az egyezés mérése két nominális

Részletesebben

Feladatok. Az adatokat tartalmazó munkafüzetet mentsük le saját számítógépünkre, majd onnan nyissuk meg az Excel programmal!

Feladatok. Az adatokat tartalmazó munkafüzetet mentsük le saját számítógépünkre, majd onnan nyissuk meg az Excel programmal! 1. Feladat A táblázatunk négy légitársaság jegyeladását tartalmazza, negyedéves bontásban. Válaszoljunk a táblázat alatt lévő kérdésekre! Az eredmény IGAZ, vagy HAMIS legyen. Készítette: SZÁMALK Zrt, Szakképzési

Részletesebben

A biostatisztika alapfogalmai, hipotézisvizsgálatok. Dr. Boda Krisztina Boda PhD SZTE ÁOK Orvosi Informatikai Intézet

A biostatisztika alapfogalmai, hipotézisvizsgálatok. Dr. Boda Krisztina Boda PhD SZTE ÁOK Orvosi Informatikai Intézet A biostatisztika alapfogalmai, hipotézisvizsgálatok Dr. Boda Krisztina Boda PhD SZTE ÁOK Orvosi Informatikai Intézet Hipotézisvizsgálatok A hipotézisvizsgálat során a rendelkezésre álló adatok (statisztikai

Részletesebben

A lakossági jelzáloghitelek fogyasztói megítélése

A lakossági jelzáloghitelek fogyasztói megítélése Kaposvári Egyetem, Gazdaságtudományi Kar Marketing és Kereskedelem Tanszék A lakossági jelzáloghitelek fogyasztói megítélése Konzulensek: Dr. Szente Viktória Böröndi-Fülöp Nikoletta Abai-Nagy Zoltán III.

Részletesebben

Á Á Á Á Á ö ő ü Ü ö ő ú ű ő ü ü ő ű ö ű ő ö ö ő ö ő ő ő ő ő ő ő ő ő ű ő ő ű ö ö ö ő ő Ü ő ő ű ö ő ő Ü ű ö ö ö ö ö ö ö ü ö ö ú ü ő ü ű ö ö ü ű ő ö ő ö ő ű ő ö ő ü ö ű ő ö ö Ü ö ö ő ő ö ő ű ő ő ü ö ő ő ú

Részletesebben

É ö í ö í í ű ö ö ú í í ú í ó Ó ö ú í ö ú í ű ö ü ó ü ó í ó ó ű ü í ű ö ó ó í ö Ü Ó í ó ű ó í ó ö ü ó í í ö ö í ó ö ú í ó ó í ó Ü ó í ü ű ö ü ó ó ö ö ö ö í ö ú Ó í í í ü ó ö ü í ó í Á Ó í ó ó ó ú Á ö í

Részletesebben

ű ü ű ű ű ű ö Á ö ö ú ú ö ö ö ü ö ö ö ű ö ú ú ű ö ö ü ö ö ú ö ü ü ö ü ö ű ö ö ü ö ö ü ö ü ü ü ö ö ö ö ű ö ű ü ö ö ü ű ö ü ö ű ü ű ö ö ú ű ö ú ö ö ü ű ű ö ű ü ö ű ö ö ö ú ö ü ö ö ö ö ú ü ü ö ö ü ö ö ö ö

Részletesebben

É á á á ö á á á á á á á á á ű á á á á á á á ű á á á ö á á á á á á á á á á á á á á á ű á ű á á á ö á á ú á á á á á ö ű á ű á á ü á á á É É ú É ü É ü Ú Á É ú Ú Á É Ü É Ú É Ú ű á ű á á ü Í Ú ü Á á É É ű á

Részletesebben

ó Ü ő É ó ó ő Ó Ó í ő ó ő Ö É ó ő ú Ü í ó Ú ő Ó Ó í ó ő ó É ó É ó ö ö ű Ö ő Ó ő ó ó Éó Ó É Ó Ó Ő ó É ó ó Ó É Ó ó ö í Ó ö í ű Ó í í ö Ü ű ó í ó ö ű Ó Ö Ö ó Ö Ó í ö ü ű ú ü ú ő ó í ó ó Ú ú í í í ó Ö ü ő

Részletesebben

Statisztikai módszerek 7. gyakorlat

Statisztikai módszerek 7. gyakorlat Statisztikai módszerek 7. gyakorlat A tanult nem paraméteres próbák: PRÓBA NEVE Illeszkedés-vizsgálat Χ 2 próbával Homogenitás-vizsgálat Χ 2 próbával Normalitás-vizsgálataΧ 2 próbával MIRE SZOLGÁL? A val.-i

Részletesebben

Korreláció és lineáris regresszió

Korreláció és lineáris regresszió Korreláció és lineáris regresszió Két folytonos változó közötti összefüggés vizsgálata Szűcs Mónika SZTE ÁOK-TTIK Orvosi Fizikai és Orvosi Informatikai Intézet Orvosi Fizika és Statisztika I. előadás 2016.11.02.

Részletesebben

TÁRKI ADATFELVÉTELI ÉS ADATBANK OSZTÁLYA. Változás SPSS állomány neve: Budapest, 2002.

TÁRKI ADATFELVÉTELI ÉS ADATBANK OSZTÁLYA. Változás SPSS állomány neve: Budapest, 2002. TÁRKI ADATFELVÉTELI ÉS ADATBANK OSZTÁLYA Változás 2002 SPSS állomány neve: F54 Budapest, 2002. Változás 2002 2 Tartalomjegyzék BEVEZETÉS... 3 A SÚLYOZATLAN MINTA ÖSSZEHASONLÍTÁSA ISMERT DEMOGRÁFIAI ELOSZLÁSOKKAL...

Részletesebben

[Biomatematika 2] Orvosi biometria. Visegrády Balázs

[Biomatematika 2] Orvosi biometria. Visegrády Balázs [Biomatematika 2] Orvosi biometria Visegrády Balázs 2017. 03. 20. Khí-négyzet (χ 2 ) Próba Ha mérés során kapott adatokról eleve tudjuk, hogy nem követik a normális vagy más ismert eloszlást, akkor a korábban

Részletesebben

EGYENES ILLESZTÉSE (OFFICE

EGYENES ILLESZTÉSE (OFFICE EGYENES ILLESZTÉSE (OFFICE 2007) 1. Írjuk a mérési adatokat az x-szel és y-nal jelzett oszlopokba. Ügyeljünk arra, hogy az első oszlopba a független, a második oszlopba a függő változó kerüljön! 2. Függvény

Részletesebben

Statisztika I. 9. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Statisztika I. 9. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre Statisztika I. 9. előadás Előadó: Dr. Ertsey Imre Statisztikai hipotézis vizsgálatok elsősorban a biometriában alkalmazzák, újabban reprezentatív jellegű ökonómiai vizsgálatoknál, üzemi szinten élelmiszeripari

Részletesebben

Ö Á Í Í ű ű ú ű ű ű ű ú ú ú ú ű ű ű ű ű ű ű ű ű ú ű ú ú ú ű ú Á ú ű ű Ó ú ű ű ű ú Ó ú ű ú É ú ú ú ű ű ú ű ú Ú Á ú É ú Ó ú ú ú ú ű ű ű ú É Á É É ű ű Í ú ú Ó Í ű Í ű ű ú ű ű ű É ű ú Á ű ű ú Í ű Á ű ú ú É

Részletesebben

ö ö ö ö ö ö ö ű ű ö ö ö ö ö Ő ö Ó Ú ö Ö ö ö ö ö Ö Ő ö ö Í Ó Ó Ő ö ö ö ö ö Ő Ő Ó Ő É ö Ú ö ö Ő ö ö ö ö ö ö ö Ő ö Ő É ö Ő ö ö Ő ö ö ö Ó ű ö ö ö Ő ö ö ö Í Ő Ó Í ö ö ö ö Ő Ő Ő Ő Í Ó Ő Ő Í Ő ö ö ö ö ö Ő Ő ö

Részletesebben

Ú ű ü ü Ü ű É É Ö Ö Á ü ü ü ű É ú Á Ö Ü ü ü ű É Á É Ű ű Ü Ü ű ü ű ü ű ü Ü ü ü Ű Á Á Á ű ú ű Á Ó Ó É Á Ó Á Ó ű ü ü ű ű ü ú ú ü ü ü ű ü ű Ü ű ü ü ú ü Ö ü ú ú ü ü ü ü ű ú ü Ó ü Ó Ó ü ü Ó ü ü Ó ű ű ú ű ű ü

Részletesebben

Kutatásmódszertan és prezentációkészítés

Kutatásmódszertan és prezentációkészítés Kutatásmódszertan és prezentációkészítés 8. rész: Statisztikai eszköztár: Alapfokú statisztikai ismeretek Szerző: Kmetty Zoltán Lektor: Fokasz Nikosz Nyolcadik rész Statisztikai eszköztár: Alapfokú statisztikai

Részletesebben

Statisztika I. 8. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Statisztika I. 8. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre Statisztika I. 8. előadás Előadó: Dr. Ertsey Imre Minták alapján történő értékelések A statisztika foglalkozik. a tömegjelenségek vizsgálatával Bizonyos esetekben lehetetlen illetve célszerűtlen a teljes

Részletesebben

A pénzügyi számítások alapjai I. Szakirodalom. Az előadás témakörei

A pénzügyi számítások alapjai I. Szakirodalom. Az előadás témakörei A pézügyi számítások alapjai I. Miskolci Egyetem Gazdaságtudomáyi Ka Pézügyi Taszék Galbács Péte doktoadusz Szakiodalom VIGVÁRI Adás [004]: Pézügy(edsze)ta. Budapest: KJK-KERSZÖV. BREALEY, Richad A. MYERS,

Részletesebben

3. Egy ξ valószínűségi változó eloszlásfüggvénye melyik képlettel van definiálva?

3. Egy ξ valószínűségi változó eloszlásfüggvénye melyik képlettel van definiálva? . z és események függetlensége melyik összefüggéssel van definiálva? P () + P () = P ( ) = P ()P () = P ( ) = P () P () 2. z alábbi összefüggések közül melyek igazak, melyek nem igazak tetszőleges és eseményeke?

Részletesebben

Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet Introduction to Multiple Correlation

Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet Introduction to Multiple Correlation Miskolci Egetem Gazdaságtudománi Ka Üzleti Infomációgazdálkodási és Módszetani Intézet Intoduction to Multiple Coelation Roland Szilági Ph.D. Associate pofesso Miskolci Egetem Gazdaságtudománi Ka Üzleti

Részletesebben

1. ábra: Az egészségi állapot szubjektív jellemzése (%) 38,9 37,5 10,6 9,7. Nagyon rossz Rossz Elfogadható Jó Nagyon jó

1. ábra: Az egészségi állapot szubjektív jellemzése (%) 38,9 37,5 10,6 9,7. Nagyon rossz Rossz Elfogadható Jó Nagyon jó Fábián Gergely: Az egészségügyi állapot jellemzői - 8 A nyíregyházi lakosok egészségi állapotának feltérképezéséhez elsőként az egészségi állapot szubjektív megítélését vizsgáltuk, mivel ennek nemzetközi

Részletesebben

MARKETINGKUTATÁS II. Oktatási segédanyag. Budapest, 2004. február

MARKETINGKUTATÁS 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

Részletesebben

9. ábra. A 25B-7 feladathoz

9. ábra. A 25B-7 feladathoz . gyakolat.1. Feladat: (HN 5B-7) Egy d vastagságú lemezben egyenletes ρ téfogatmenti töltés van. A lemez a ±y és ±z iányokban gyakolatilag végtelen (9. ába); az x tengely zéuspontját úgy választottuk meg,

Részletesebben

Biostatisztika Összefoglalás

Biostatisztika Összefoglalás Biostatisztika Összefoglalás A biostatisztika vizsga A biostatisztika vizsga az Orvosi fizika és statisztika I. fizika vizsgájával egy napon történik. A vizsga keretében 30 perc alatt 0 kérdésre kell válaszolni

Részletesebben

Kettőnél több csoport vizsgálata. Makara B. Gábor MTA Kísérleti Orvostudományi Kutatóintézet

Kettőnél több csoport vizsgálata. Makara B. Gábor MTA Kísérleti Orvostudományi Kutatóintézet Kettőnél több csoport vizsgálata Makara B. Gábor MTA Kísérleti Orvostudományi Kutatóintézet Gyógytápszerek (kilokalória/adag) Három gyógytápszer A B C 30 5 00 10 05 08 40 45 03 50 35 190 Kérdések: 1. Van-e

Részletesebben

EGYSZERŰ SZÁMÍTÁSOK TÁBLÁZATKEZELÉS ELINDULÁS SZE INFORMATIKAI KÉPZÉS 1

EGYSZERŰ SZÁMÍTÁSOK TÁBLÁZATKEZELÉS ELINDULÁS SZE INFORMATIKAI KÉPZÉS 1 SZE INFORMATIKAI KÉPZÉS 1 TÁBLÁZATKEZELÉS EGYSZERŰ SZÁMÍTÁSOK A feladat megoldása során az Excel 2010 program használata a javasolt. Ebben a feladatban a következőket fogjuk áttekinteni, ill. gyakorolni:

Részletesebben

Hipotézis vizsgálatok

Hipotézis vizsgálatok Hipotézis vizsgálatok Hipotézisvizsgálat Hipotézis: az alapsokaság paramétereire vagy az alapsokaság eloszlására vonatkozó feltevés. Hipotézis ellenőrzés: az a statisztikai módszer, amelynek segítségével

Részletesebben

TÁRKI ADATFELVÉTELI ÉS ADATBANK OSZTÁLYA OMNIBUSZ 98/1. SPSS állomány neve: Könyvtári dokumentum sorszáma: 287. Budapest, 1998.

TÁRKI ADATFELVÉTELI ÉS ADATBANK OSZTÁLYA OMNIBUSZ 98/1. SPSS állomány neve: Könyvtári dokumentum sorszáma: 287. Budapest, 1998. TÁRKI ADATFELVÉTELI ÉS ADATBANK OSZTÁLYA OMNIBUSZ 98/1 SPSS állomány neve: d58.sav Könyvtári dokumentum sora: 287 Budapest, 1998. Omnibusz 98/1 2 Tartalomjegyzék TARTALOMJEGYZÉK 2 BEVEZETÉS 3 A MINTA ÖSSZEHASONLÍTÁSA

Részletesebben

Logisztikus regresszió

Logisztikus regresszió Logisztikus regresszió Kvantitatív statisztikai módszerek Dr. Szilágyi Roland Függő változó (y) Nem metrikus Metri kus Gazdaságtudományi Kar Független változó (x) Nem metrikus Metrikus Kereszttábla elemzés

Részletesebben

Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek tesztelése I.

Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek tesztelése I. Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek tesztelése I. - A hibatagra vonatkozó feltételek tesztelése - Kvantitatív statisztikai módszerek Petrovics Petra Többváltozós lineáris regressziós

Részletesebben

Diagram formázása. A diagram címének, a tengelyek feliratainak, jelmagyarázatának, adatfeliratainak formázása

Diagram formázása. A diagram címének, a tengelyek feliratainak, jelmagyarázatának, adatfeliratainak formázása A diagram címének, a tengelyek feliratainak, jelmagyarázatának, adatfeliratainak formázása Ha ezen elemeknek a betűtípusát, betűstílusát, betűméretét, betűszínét és az elem hátterét akarjuk formázni, akkor

Részletesebben

KOCSÁR MIKLÓS. Dalok magyar költ k verseire

KOCSÁR MIKLÓS. Dalok magyar költ k verseire KOCSÁR MIKLÓS Dalok magyar költk verseire Énekhangra és zongorára 2. Gyurkovics Tibor versei ÖLELJ MEG ENGEM, ISTEN 1. Fönn 2. Antifóna 3. Figura 4. Istenem LÁTJÁTOK FELEIM KÉRÉS EGYHELYBEN POR-DAL Kontrapunkt

Részletesebben

A pénzügyi számítások alapjai II. Az értékpapírok csoportosítása. Az értékpapírok csoportosítása. értékpapírok

A pénzügyi számítások alapjai II. Az értékpapírok csoportosítása. Az értékpapírok csoportosítása. értékpapírok A pénzügyi számítások alapjai II. étékpapíok Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Ka Pénzügyi Tanszék Galbács Péte doktoandusz Az étékpapíok csopotosítása Tulajdonosi jogot (észesedési viszonyt) megtestesítő

Részletesebben

Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek

Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek tesztelése I. - A hibatagra vonatkozó feltételek tesztelése - Petrovics Petra Doktorandusz Többváltozós lineáris regressziós modell x 1, x 2,, x p

Részletesebben

TÁRKI ADATFELVÉTELI ÉS ADATBANK OSZTÁLYA OMNIBUSZ 2002/10. SPSS állomány neve: Budapest, október

TÁRKI ADATFELVÉTELI ÉS ADATBANK OSZTÁLYA OMNIBUSZ 2002/10. SPSS állomány neve: Budapest, október TÁRKI ADATFELVÉTELI ÉS ADATBANK OSZTÁLYA OMNIBUSZ 2002/10 SPSS állomány neve: F56 Budapest, 2002. október OMNIBUSZ 2002/10 2 Tartalomjegyzék BEVEZETÉS...3 A SÚLYOZATLAN MINTA ÖSSZEHASONLÍTÁSA ISMERT DEMOGRÁFIAI

Részletesebben

1.9. Feladatok megoldásai

1.9. Feladatok megoldásai Eektotechnikai aapiseetek Mágneses té 1.9. Feadatok egodásai 1. feadat: Mennyive vátozik eg a ágneses téeősség, az indukció és a ágneses fuxus, ha egy 1 beső átéőjű, 1 enetbő áó, 75 hosszú tekecstestbe

Részletesebben

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 4 IV. MINTA, ALAPsTATIsZTIKÁK 1. MATEMATIKAI statisztika A matematikai statisztika alapfeladatát nagy általánosságban a következőképpen

Részletesebben

Felhívás azo osító jele

Felhívás azo osító jele Prioritás Felhívás azo osító jele Felhívás eve Keretösszeg Mrd Ft Felhívás eghirdetésé ek ódja Felhívás eghirdetésé ek tervezett ideje GINOP 3 GINOP-3.2.1 GINOP 2 GINOP-2.6.3 I foko u iká iós otivá iós,

Részletesebben

Biometria az orvosi gyakorlatban. Korrelációszámítás, regresszió

Biometria az orvosi gyakorlatban. Korrelációszámítás, regresszió SZDT-08 p. 1/31 Biometria az orvosi gyakorlatban Korrelációszámítás, regresszió Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: werner.agnes@virt.uni-pannon.hu Korrelációszámítás

Részletesebben

X-Mappák #2: feltételes formázás

X-Mappák #2: feltételes formázás X-Mappák #2: feltételes formázás Tartalom Cím Kategória Rövid leírás Bevezetés Egy beszámoló színesítése Legfelső/legalsó értékek szabálya Mi " ozgatja" az első %- ot? Adatsávok Adatsávok Színskálák Színskálák

Részletesebben

Rugalmas hullámok terjedése. A hullámegyenlet és speciális megoldásai

Rugalmas hullámok terjedése. A hullámegyenlet és speciális megoldásai Rugalmas hullámok tejedése. A hullámegyenlet és speciális megoldásai Milyen hullámok alakulhatnak ki ugalmas közegben? Gázokban és folyadékokban csak longitudinális hullámok tejedhetnek. Szilád közegben

Részletesebben

Gazdaságelemzések módszertani lábnyoma: A menedzsment-tanácsadási módszerek elemzése

Gazdaságelemzések módszertani lábnyoma: A menedzsment-tanácsadási módszerek elemzése Gazdaságelemzések módszertani lábnyoma: A menedzsment-tanácsadási módszerek elemzése Szent István Egyetem Gazdálkodás és Szervezéstudományok Doktori Iskola Józsa Imola PhD Hallgató, 2.évfolyam, Nappali

Részletesebben

Statisztika elméleti összefoglaló

Statisztika elméleti összefoglaló 1 Statisztika elméleti összefoglaló Tel.: 0/453-91-78 1. Tartalomjegyzék 1. Tartalomjegyzék.... Becsléselmélet... 3 3. Intervallumbecslések... 5 4. Hipotézisvizsgálat... 8 5. Regresszió-számítás... 11

Részletesebben

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 8 VIII. REGREssZIÓ 1. A REGREssZIÓs EGYENEs Két valószínűségi változó kapcsolatának leírására az eddigiek alapján vagy egy numerikus

Részletesebben

számított mező, számított tétel

számított mező, számított tétel számított mező, számított tétel A pivot táblában négy számított objektumot hozhatunk létre. Ebből kettőnek a képletét közvetlenül a felhasználó szerkeszti meg, a másik kettőét a program állítja össze.

Részletesebben

STATISZTIKA. A Föld pályája a Nap körül. Philosophiae Naturalis Principia Mathematica (A természetfilozófia matematikai alapelvei, 1687)

STATISZTIKA. A Föld pályája a Nap körül. Philosophiae Naturalis Principia Mathematica (A természetfilozófia matematikai alapelvei, 1687) STATISZTIKA 10. Előadás Megbízhatósági tartományok (Konfidencia intervallumok) Sir Isaac Newton, 1643-1727 Philosophiae Naturalis Principia Mathematica (A természetfilozófia matematikai alapelvei, 1687)

Részletesebben

Kiss János: A K+F SZEREPE A HAZAI VÁLLALATOK STRATÉGIÁJÁBAN

Kiss János: A K+F SZEREPE A HAZAI VÁLLALATOK STRATÉGIÁJÁBAN BUDAPESTI CORVINUS EGYETEM VÁLLALATGAZDASÁGTAN INTÉZET VERSENYKÉPESSÉG KUTATÓ KÖZPONT Kiss János: A K+F SZEREPE A HAZAI VÁLLALATOK STRATÉGIÁJÁBAN VERSENYBEN A VILÁGGAL 2004 2006 GAZDASÁGI VERSENYKÉPESSÉGÜNK

Részletesebben