Evolúció és valószínűség Egyszerű összehasonlítás és egyszerű számítás Reinhard Junker

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "Evolúció és valószínűség Egyszerű összehasonlítás és egyszerű számítás Reinhard Junker"

Átírás

1 Evolúció és valószínűség Egyszerű összehasonlítás és egyszerű számítás Reinhard Junker A teremtés és evolúció közötti vitában mind az evolúciótan ellenfelei, mind pedig a támogatói gyakran vetik fel az evolúciós folyamatok valószínűségének kérdését. Ezen kívül gyakran sorakoztatnak fel látszólag döntő, evolúció elleni érvként olyan példákat, mint amilyenek a következők. Egy majomhorda össze-vissza ütögeti a billentyűket egy írógépen, amibe papírlap van befűzve. Mennyire valószínű, hogy így véletlenül egy szép költemény jön létre? Vagy mi a valószínűsége annak, hogy egy nyomda felrobbanásakor a szétrepülő részekből véletlenül egy komplett könyv áll össze? Világos, és mindenki azonnal elismeri, hogy majdnem nulla a valószínűsége; ilyen folyamat nem mehet végbe. Nos, az élőlények még sokkal bonyolultabbak, mint egy költemény vagy egy egész könyv, mennyivel kevésbé fognak hát véletlen folytán létrejönni. Ha tudja valaki, hány független lépésnek kell ahhoz megtörténnie, hogy egy értelmes struktúra (itt a költemény vagy a könyv) létrejöjjön, könnyen számszerűsítheti is a valószínűséget. Ezt gyakran megtették molekuláris struktúrákkal, éspedig például fehérjékkel (a fehérjék olyan makromolekulák, amelyek az élőlények felépítése és anyagcseréje számára kiemelkedő jelentőségűek). A fehérjék, akár egy közönséges lánc, részegységekből (aminosavakból) állnak. A láncszemek száma többnyire ötven és néhány száz között mozog. Az élőlényekben előforduló fehérjék húsz különböző aminosavból tevődnek össze. Vagyis minden egyes láncszemre húsz különböző lehetőség jut. Tegyük fel, hogy egy fehérje száz aminosavból áll. Száz aminosav előre meghatározott pontos sorrendjének a valószínűsége ekkor 1:20¹ºº, ez átszámítva 10 - ¹³º valószínűséget jelent. Ilyen minimális valószínűség realitása elképzelhetetlenül kicsi. Az ilyen, első pillantásra döntő érvet azonban a kritikusok több okból és részben jogosan utasítanak vissza. A két legkritikusabb pontot kell a következőkben szemügyre vennünk. A kritikusok nem a számokba kapaszkodnak bele, hanem az alapul vett keretfeltételekbe. Az elvileg jogos ellenérvek rövidre fogva így szólnak: Az élőlények szervei nem egyszerre keletkeztek (mint a fenti hasonlatban a könyv a felrobbant nyomdában), hanem lépésenként, a szelekció közrehatásának során (kiválasztódás). Ezt nem vették figyelembe a nyomdával és a majomhordával kapcsolatos hasonlatban. Nem kellett semmiféle meghatározott struktúráknak keletkezniük. A nevezett valószínűségi meggondolások, illetve számítások olyan utólagos elmélkedések, amelyek az evolúció történetének vonatkozásában irreálisak. 1

2 1. Kifogás: A szelekciós faktor A majomhorda és a nyomda kedvelt példái egyszerű formában alkalmatlanok evolúciókritikai érveknek, mivel nem írják le azokat a keretfeltételeket, amelyek alapján az evolúciónak le kell folynia. Az evolúciótan keretében nem állítják, hogy úgymond egy csapásra, a legegyszerűbb kezdeti állapotokból azonnal nagyon összetett struktúrának kell létrejönni, és azt sem, hogy az a múltban így jött létre. Hogy a majomhorda költeményére visszatérjünk: az evolúció teoretikusai már azzal is nagyon elégedettek lennének, ha a majmok a Frühling [tavasz] szót összehoznák. Azután vennék a lapot, amelyen a Frühling szó áll, behelyeznék a fénymásolóba, és készítenének néhány ezer kópiát. (Ennek megfelelően a természetben: Egy élőlény egy pozitív tulajdonsággal gyarapodik úgy, majd azután minden utód is rendelkezik ezzel a tulajdonsággal.) Most már sok ezer lapunk van a Frühling szóval, sok ezer írógépbe befűzve. A majomhorda ezután ismét munkához lát. És lásd: valahol felbukkan a Frühling után a läßt szó. Ezt a lapot újra sokszorosítják stb. Így jön ki néhány lépés után a Frühling läßt sein blaues Band wieder flattern durch die Lüfte [A tavasz kék szalagját újra lobogtatja szellőivel] mondat, és máris megvan a kívánt költemény első része. Az evolucionista érvelés szerint a dolog ugyanígy folytatódik tovább. 1 Mindez azonban nem gyengíti az evolúciókritikai érvet. Sokkal inkább arra tanít ez az evolúcióval szembeni jogos ellenvetés, hogy tisztázni kell, vajon az új struktúrába való átmenet felosztható-e pozitív szelekciós lépésekre. A verspéldánkra alkalmazva ez így néz ki: szükségünk van arra, hogy a Frühling [tavasz] szó vagy legalább a Früh [reggel] szótő egy értelmes lépcsőfokká váljék. [A német Frühling, tavasz jelentésű főnév olyan összetétel, amely a Früh, reggel jelentésű főnévből és a -ling képzőből tevődik össze a fordító megjegyzése.] A Frü még túl kevés lenne, és nem lenne kiválasztható (nem lenne a szelekció szemszögéből hasznos). Vagy a következő lépésnél: a Frühling läß, még nem értelmes; csak ha a Frühling läßt szintig elérünk, akkor tudja ezt a szelekció ismét megragadni. Az evolúciókritikai érvelésben tehát itt annak a bemutatásáról van szó, hogy a feltételezett evolúciótörténetben az egyik értelmes struktúrától egy másik struktúrához vezető legkisebb lépések is olyan nagyok, hogy azok véletlen mutációval és szelekcióval (és adott esetben más evolúciófaktorokkal) nem hidalhatók át. 2 A tulajdonképpeni érv tehát így hangzik: Az élőlények szervei 1 Mindazonáltal a példának még mindig van egy nagy bökkenője: Az ismert Mörike-versből való mondat csak azután válik értelmessé, ha értelmet adtak neki. A betűk sorrendje önmagában mindazok számára, akik a német nyelvet nem ismerik, még értelmetlen. Azt, hogy honnan jön a jelentés aspektusa, az evolúciótan érdekében itt el kellene halványítani annak ellenére, hogy ez a kérdés központi jelentőségű. A példának tehát csak azt kell világossá tennie, hogy meg kell bizonyosodni arról, hogy az átmenet egyik értelmes lépcsőfokról a következőre tovább már nem rövidíthető. 2 Siegfried Scherer ezért bevezette a bázisfunkció-állapot fogalmát (vö.. Evolution ein kritisches Lehrbuch, 128. o., továbbá a 4. jegyzet) 2

3 vagy építőelemei nagyon összetettek, és csak akkor működnek, ha minden egyes alkotórészük kialakult; befejezetlen szerveket viszont nem választ ki a szelekció. Egy működőképes lépcsőfok és a következő, a szelekció által kiválasztható lépcsőfok közötti átmenet olyan sok független egyedi lépést igényelne, hogy ez az átmenet véletlen mutációk és szelekció útján nem mehet végbe. Michael Behe biokémikus ezekre a viszonyokra alkotta meg az egyszerűsíthetetlen komplexitás fogalmát ( Darwin s Black Box, 1996; magyarul: Darwin fekete doboza, Harmat kiadó, Budapest 2002). A vita töréspontja itt az, vajon lehet-e, és hogyan lehet az egyszerűsíthetetlen komplexitást igazolni, vagy legalább hihetővé tenni. 3 Ezen kívül meg kell becsülni, hány független lépésre lenne szükség ahhoz, hogy az egyik szelekciós fokról eljussunk a másikra. Ennek a kérdésnek az egyértelmű tisztázása hátra van; ez rendkívül nehéz és jelentőségteljes kérdés. Így érthetően ez az evolúciókritikai érv intuitív jellegű (számomra is), és nehéznek tűnik empirikusan igazolni. Mondhatjuk fordítva is: azoknak a kritikusoknak, akik a valószínűségi érvet gyengíteni akarják, meg kell mutatniuk, hogy milyen út lenne az, ami kis lépésekben vezet el egy új szervhez, és az egyes lépéseket a véletlen mutáció és szelekció hatásai képesek lennének áthidalni. A mai tudásszintünk szerint már három független mutációs lépés is komoly evolúcióelméleti problémát okoz; négy-öt egyidejűleg szükséges lépés esetén már nyilvánvalóan el kell ismerni, hogy az ismert evolúciós faktorok ilyen nagy ugrást nem tudnak megmagyarázni. 4 Ez a kérdés nem számít azonban véglegesen tisztázottnak. A valószínűség-számítások ereje tehát függ az alapul vett keretfeltételek elfogadhatóságától. 2. Kifogás: Az evolúcióban nem kell meghatározott struktúráknak keletkezniük A második kifogás példaszerűnek hangzik: egy meghatározott fehérjének nem kell teljesen meghatározott aminosav-sorrenddel rendelkeznie ahhoz, hogy funkcióját ellássa. Azaz ez a fent nevezett, száz aminosavból álló fehérje példánk vonatkozásában, ahol az építőelemek sorrendjének 10¹³º lehetősége van, azt jelenti, hogy az építőelemeknek nemcsak egy bizonyos sorrendje működőképes, hanem nagyon sok. Minden egyes konfiguráció valószínűtlenségét mérhetetlenül nagyszámú alternatív (potenciális) konfigurációlehetőség egyenlíti ki (M. Neukamm). 5 Ám az is biztos, hogy 3 Az Evolution ein kritisches Lehrbuch (IV.7.4) c. könyv ezt a baktériummotor példáján keresztül részletesen megvitatja. 4 S. Scherer (1983): Basic functional states in the evolution of cyclic photosynthetic electron transport. J. Theor. Biol. 104, o. 5 Az evolúciókritikai ellenvetések Martin Neukamm összefoglalásában kifogásolt hiányára az Evolution ein kritisches Lehrbuch és a S. Scherer: Entstehung der Photosynthese (Neuhausen, 1996) c. művek adnak választ. 3

4 messze nem mind működőképes. Azt, hogy a 10¹³º lehetőség közül ténylegesen hány működőképes, jelenleg csak bizonytalanul tudják megbecsülni, ezért kell az evolúciókritikai érvelésnek másként elébe menni. Empirikusan megalapozható, hogy egy meghatározott funkciójú fehérje átmenete egy új, másik funkciójú fehérjébe bizonyos minimális számú változást (aminosavcseréket) igényelne. A jelenlegi ismereteink szerint egy ilyen átmenet legalább tíz változást jelent. Ezt a számot tudják a valószínűségelméleti becslések alapul venni. Thomas Waschke a következőképpen fejti ki ellenérvét: 6 A kocsmában ülök és egy korsó sör van előttem. A korsó egy meghatározott helyen van előttem az asztalon, a söralátét egy meghatározott szögben fekszik, a sör szintje kevéssel a kalibrációs vonal fölött áll, a habnak speciális a formája. A korsó fülénél látom a pilzeni tulipánt, amely kissé nedves. A sörre pontosan 2 perc 30 másodpercet vártam. Mennyire valószínű ez az esemény? Az, hogy pontosan ez az együttállás jelentkezik, természetesen szélsőségesen valószínűtlen. Waschke folytatja: Az én gondolkodási hibám az volt, hogy ki akartam számítani, mennyire valószínű, hogy egészen pontosan egy bizonyos korsó sört kapjak! Persze igaz, hogy nem pontosan azt a sört akartam, pontosan azzal a folyadékszinttel, pontosan azzal a virággal, hanem csak valamilyen sört. És akkor a valószínűség-számítás már egészen másképp néz ki. Mindez világos. A példa logikáját így alkalmazzák az élet eredetére: az evolúció kritikusai kiszámítják egy olyan meghatározott molekula termelődésének a valószínűségét, amely ma a sejtekben előfordul, és élettelen anyagokból, véletlen folyamatok által jön létre.... Az evolúció álláspontjából nézve azonban csak azt lehet reálisan megkövetelni, hogy élettelen anyagokból valamiféle olyan molekulák keletkezzenek, amelyek valamilyen meghatározott tulajdonságokat mutatnak fel. Az, hogy mely speciális molekulák voltak ezek, és hogy ma az élet ezeket felhasználja-e még, és így tovább, tökéletesen nyitott kérdések. Waschke tehát összeveti azt az evolúciós problémát, hogy valamilyen funkcionáló fehérjét kapjanak, azzal a problémával, hogy a kocsmában éppen bizonyos feltételek együttállásával kapjon egy sörrel töltött korsót. Ez a két probléma azonban semmiképpen sem összehasonlítható. A probléma a sörrel az adott keretfeltételek között teljesen triviális, a valószínűség pedig, hogy az esemény bekövetkezzék, majdnem 1:1 (persze lehetséges, hogy a pincérnő elcsúszik a sörrel, és így a vendég dolgavégezetlenül távozik). Egy működőképes fehérje problémájánál ezzel szemben egy sor minimál-feltételt szükséges megadni, amelyek szintén fontosak. Érthető például, hogy egy bizonyos minimális lánchosszúságra van szükség. A kérdés pedig az, hogy vajon ezeket kísérleti úton, prebiotikus (az élet hajnalával kapcsolatban feltételezett) körülmények esetén el lehet-e érni, és támogatható-e ennek bekövetkezte 6 4

5 valószínűségelméleti meggondolásokkal is. 7 T. Waschke példázata rendkívüli mértékben elbagatellizálja a tulajdonképpeni megoldandó problémát. Ráadásul nem elég, hogy a molekuláknak meghatározott tulajdonságokat kell felmutatniuk. Ezeket a meghatározott tulajdonságokat konkretizálni kell: a kialakítandó molekuláknak biológiai funkciókat kell tudniuk ellátni; ez igen messzemenő követelmény. Megjegyzendő, hogy az evolúciókritikai valószínűség-számítások bírálói aligha fogadják el a baktériummotor 8 példáját. E példával kapcsolatban a következőket lehet elmondani. Világos, hogy egy akármilyenfajta motornak egyrészt különböző alkotórészekre van szüksége, amelyek közül egyiket sem lehet elhagyni, másrészt minden alkotórésznek több mutáción kellene átesnie, hogy ezáltal egy előfehérjéből egy megfelelő funkciójú motorfehérje keletkezzék. 9 Ezen az alapon lehet ésszerű valószínűség-számításokat végezni. A hivatkozott evolúciókritikai tankönyvünk baktériummotor-példájában világosan kifejtettük ezen számítás keretfeltételeit. Ha alá akarják támasztani álláspontjukat, akkor az evolucionistáknak egy olyan lehetséges evolúciós útvonalat kellene mutatniuk, amely matematikai szempontból nem irreális. Fordította: Pál Zoltán 7 Evolution ein kritisches Lehrbuch, IV.8. fejezet 8 Evolution ein kritisches Lehrbuch, IV.7.4. fejezet 9 Az, hogy egyes előfehérjéket már rendelkezésre állónak feltételeznek, evolúcióbarát hozzáállás! 5

Tovább nem egyszerűsíthető rendszerek Részletek Az élet rejtélyének megfejtése c. cikkből.

Tovább nem egyszerűsíthető rendszerek Részletek Az élet rejtélyének megfejtése c. cikkből. Tovább nem egyszerűsíthető rendszerek Részletek Az élet rejtélyének megfejtése c. cikkből. Az utóbbi években egyre erősödik egy alternatív tudományos szemléletmód: az intelligens tervezés elmélete. Az

Részletesebben

Bevezetés a biológiába. Környezettan Bsc. Szakos hallgatóknak

Bevezetés a biológiába. Környezettan Bsc. Szakos hallgatóknak Bevezetés a biológiába Környezettan Bsc. Szakos hallgatóknak Mi a biológia? A biológia (az élet{bios} tudománya {logos}) az élőlények eredetének, leszármazási kapcsolatainak, testfelépítésésének, működésének,

Részletesebben

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 9 IX. ROBUsZTUs statisztika 1. ROBUsZTUssÁG Az eddig kidolgozott módszerek főleg olyanok voltak, amelyek valamilyen értelemben optimálisak,

Részletesebben

Marx György: Gyorsuló idő Rényi Alfréd: Ars Mathematica Székely Gábor: Paradoxonok Tusnády Gábor: Sztochasztika

Marx György: Gyorsuló idő Rényi Alfréd: Ars Mathematica Székely Gábor: Paradoxonok Tusnády Gábor: Sztochasztika Játék a végtelennel MAGYAR TUDÓSOK Marx György: Gyorsuló idő Rényi Alfréd: Ars Mathematica Székely Gábor: Paradoxonok Tusnády Gábor: Sztochasztika Péter Rózsa Játék a végtelennel Matematika kívülállóknak

Részletesebben

Vázlat. 1. Definíciók 2. Teológiai háttér 3. Tudománytörténeti háttér 4. Evolúciókritika 5. Értelmes tervezettség

Vázlat. 1. Definíciók 2. Teológiai háttér 3. Tudománytörténeti háttér 4. Evolúciókritika 5. Értelmes tervezettség Vázlat 1. Definíciók 2. Teológiai háttér 3. Tudománytörténeti háttér 4. Evolúciókritika 5. Értelmes tervezettség 6. Termodinamika 7. Informatika 8. Filozófiai következtetések 9. Szociológiai háttér 1.

Részletesebben

A törzsszámok sorozatáról

A törzsszámok sorozatáról A törzsszámok sorozatáról 6 = 2 3. A 7 nem bontható fel hasonló módon két tényez őre, ezért a 7-et törzsszámnak nevezik. Törzsszámnak [1] nevezzük az olyan pozitív egész számot, amely nem bontható fel

Részletesebben

Az evolúció folyamatos változások olyan sorozata, melynek során bizonyos populációk öröklődő jellegei nemzedékről nemzedékre változnak.

Az evolúció folyamatos változások olyan sorozata, melynek során bizonyos populációk öröklődő jellegei nemzedékről nemzedékre változnak. Evolúció Az evolúció folyamatos változások olyan sorozata, melynek során bizonyos populációk öröklődő jellegei nemzedékről nemzedékre változnak. Latin eredetű szó, jelentése: kibontakozás Időben egymást

Részletesebben

EMELT SZINT BESZÉDKÉSZSÉG ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ

EMELT SZINT BESZÉDKÉSZSÉG ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ Értékelési útmutató az emelt szintű szóbeli vizsgához Ez az értékelési eljárás meghatározott értékelési szempontokon, valamint az egyes szempontokhoz tartozó szintleírásokon alapul. Minden feleletet ezen

Részletesebben

Dobzhansky: In Biology nothing makes sense except in the light of Evolution.

Dobzhansky: In Biology nothing makes sense except in the light of Evolution. Dobzhansky: In Biology nothing makes sense except in the light of Evolution. Az Evolúcióbiológia Története Molnár István im54@invitel.hu Mai témák 1. Mi az evolúció? 2. Hogyan alakult ki a mai evolúciós

Részletesebben

Természetes szelekció és adaptáció

Természetes szelekció és adaptáció Természetes szelekció és adaptáció Amiről szó lesz öröklődő és variábilis fenotípus természetes szelekció adaptáció evolúció 2. Természetes szelekció Miért fontos a természetes szelekció (TSZ)? 1. C.R.

Részletesebben

VÁRAKOZÓK JELENTÉSE ELEMZÉS

VÁRAKOZÓK JELENTÉSE ELEMZÉS VÁRAKOZÓK JELENTÉSE ELEMZÉS 09. 01. ÁLLAPOT SZERINT Várakozások jellemzői 1. táblázat Várakozók i forma/típus/altípus szerinti megoszlása szeptember 1-én Színkód 1: narancs = szakosított ok, zöld = alapok

Részletesebben

Rátki Zoltán IS - SE. Őfelsége a (Magyar) Nyelv 01 - IO

Rátki Zoltán IS - SE. Őfelsége a (Magyar) Nyelv 01 - IO Rátki Zoltán IS - SE Őfelsége a (Magyar) Nyelv 01 - IO ŐS ÉLŐ SZÓ régészeti feltárás A magyar nyelv elve csodája lényege legfőbb csodája rejtelme üzenete A (magyar) nyelv elve 2000-2004-ig összeállt a

Részletesebben

Változatos Véletlen Árazási Problémák. Bihary Zsolt AtomCsill 2014

Változatos Véletlen Árazási Problémák. Bihary Zsolt AtomCsill 2014 Változatos Véletlen Árazási Problémák Bihary Zsolt AtomCsill 2014 Fizikus a befektetési bankban Remek társaság Releváns matematikai műveltség Számítástechnikai affinitás Intuitív gondolkodás Modellezési

Részletesebben

Az emelt szintű szóbeli vizsga értékelési útmutatója. Általános útmutató

Az emelt szintű szóbeli vizsga értékelési útmutatója. Általános útmutató Az emelt szintű szóbeli vizsga értékelési útmutatója Általános útmutató A szóbeli feladatok értékelése központilag kidolgozott analitikus skálák segítségével történik. Az első, a második és a harmadik

Részletesebben

Több valószínűségi változó együttes eloszlása, korreláció

Több valószínűségi változó együttes eloszlása, korreláció Tartalomjegzék Előszó... 6 I. Valószínűségelméleti és matematikai statisztikai alapok... 8 1. A szükséges valószínűségelméleti és matematikai statisztikai alapismeretek összefoglalása... 8 1.1. Alapfogalmak...

Részletesebben

A játékos összetettség mint az intelligens tervezés kutatási területe

A játékos összetettség mint az intelligens tervezés kutatási területe A játékos összetettség mint az intelligens tervezés kutatási területe Markus Rammerstorfer (2006) intelligentdesign@yahoo.de Ezúttal arról lesz szó, hogy egyes élőlények bizonyos olyan jellegű ismertetőjegyekkel

Részletesebben

BIOGÉN ELEMEK Azok a kémiai elemek, amelyek az élőlények számára létfontosságúak

BIOGÉN ELEMEK Azok a kémiai elemek, amelyek az élőlények számára létfontosságúak BIOGÉN ELEMEK Azok a kémiai elemek, amelyek az élőlények számára létfontosságúak A több mint száz ismert kémiai elem nagyobbik hányada megtalálható az élőlények testében is, de sokuknak nincsen kimutatható

Részletesebben

Érveléstechnika 6. A Racionális vita eszközei

Érveléstechnika 6. A Racionális vita eszközei Érveléstechnika 6. A Racionális vita eszközei A racionális vita célja és eszközei A racionális vita célja: a helyes álláspont kialakítása (a véleménykülönbség feloldása). A racionális vita eszköze: bizonyítás

Részletesebben

Ütközések vizsgálatához alkalmazható számítási eljárások

Ütközések vizsgálatához alkalmazható számítási eljárások Ütközések vizsgálatához alkalmazható számítási eljárások Az eljárások a kiindulási adatoktól és a számítás menetétől függően két csoportba sorolhatók. Az egyik a visszafelé történő számítások csoportja,

Részletesebben

Csík Tibor: Egy közgyűjtemény és használó

Csík Tibor: Egy közgyűjtemény és használó Csík Tibor: Egy közgyűjtemény és használó I. rész Minden intézmény számára elsőrendű fontosságú, hogy munkájáról visszajelzést kapjon, szolgáltatás nyújtójaként ismerje használóit és azok igényeit. Különösen

Részletesebben

Követelmény a 7. évfolyamon félévkor matematikából

Követelmény a 7. évfolyamon félévkor matematikából Követelmény a 7. évfolyamon félévkor matematikából Gondolkodási és megismerési módszerek Elemek halmazba rendezése több szempont alapján. Halmazok ábrázolása. A nyelv logikai elemeinek helyes használata.

Részletesebben

A Holland Királyság Állandó Képviselete Jogi és Intézményi Ügyek Osztályának 2005. március 14-i levele az Európai Parlament főtitkárának

A Holland Királyság Állandó Képviselete Jogi és Intézményi Ügyek Osztályának 2005. március 14-i levele az Európai Parlament főtitkárának A Holland Királyság Állandó Képviselete Jogi és Intézményi Ügyek Osztályának 2005. március 14-i levele az Európai Parlament főtitkárának Fordítás Hivatkozási szám: JIZ 18126/05 Ügy: Üdülőkről szóló petíció

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

Értékelési útmutató az emelt szintű szóbeli vizsgához

Értékelési útmutató az emelt szintű szóbeli vizsgához Értékelési útmutató az emelt szintű szóbeli vizsgához A szóbeli feladatok értékelése központilag kidolgozott analitikus skálák segítségével történik. Ezek a skálák tartalmazzák az értékelés szempontjait,

Részletesebben

Vélemény kifejtése, érvelés és az interakció megvalósítása 3 Szókincs, kifejezésmód 3 Nyelvtan 3 Összesen 9 Harmadik feladat (Önálló témakifejtés)

Vélemény kifejtése, érvelés és az interakció megvalósítása 3 Szókincs, kifejezésmód 3 Nyelvtan 3 Összesen 9 Harmadik feladat (Önálló témakifejtés) Az emelt szintű szóbeli vizsga értékelési útmutatója A szóbeli feladatok értékelése központilag kidolgozott analitikus skálák segítségével történik. Ez az értékelési eljárás meghatározott értékelési szempontokon,

Részletesebben

Sajtószemle 2015. szeptember 7.

Sajtószemle 2015. szeptember 7. Sajtószemle 2015. szeptember 7. Nol.hu Kisebb hús a kórházi kosztban Lejárt szeptember 1-jén a közétkeztetés egészségesebbé tételére adott és többször meghosszabbított türelmi idő. Az ÁNTSZ bejelentette:

Részletesebben

Mi a célod? Mikor? Mit teszel meg érte?

Mi a célod? Mikor? Mit teszel meg érte? 1 Tisztázzunk valamit: Mi a célod? Mikor? Mit teszel meg érte? Még mielőtt belevágnánk a nagy munkánkba, röviden nézzük is meg, milyen is ez a német nyelv. A NÉMET nyelvről röviden: Azonnal fel fog tűnni

Részletesebben

A KIPRÓBÁLÁS TANULSÁGAINAK FELDOLGOZÁSA

A KIPRÓBÁLÁS TANULSÁGAINAK FELDOLGOZÁSA XXI. Századi Közoktatás (fejlesztés, koordináció) II. szakasz TÁMOP-3.1.1-11/1-2012-0001 A KIPRÓBÁLÁS TANULSÁGAINAK FELDOLGOZÁSA Kerber Zoltán TANTERV, TANKÖNYV, VIZSGA BUDAPEST, 2015. JÚNIUS 18. A feldolgozás

Részletesebben

pontosság az egyfázisú és a korrekciós lenyomatvételi technikához

pontosság az egyfázisú és a korrekciós lenyomatvételi technikához Impregum pontosság az egyfázisú és a korrekciós lenyomatvételi technikához Impregum Penta Soft Impregum Penta DuoSoft Poliéter precíziós lenyomatanyagok új generációja 3M ESPE Impregum Penta Soft Impregum

Részletesebben

Mérési hibák 2006.10.04. 1

Mérési hibák 2006.10.04. 1 Mérési hibák 2006.10.04. 1 Mérés jel- és rendszerelméleti modellje Mérési hibák_labor/2 Mérési hibák mérési hiba: a meghatározandó értékre a mérés során kapott eredmény és ideális értéke közötti különbség

Részletesebben

Vasúti szállítás és infrastruktúra I.

Vasúti szállítás és infrastruktúra I. Széchenyi István Egyetem Műszaki Tudományi Kar Közlekedési Tanszék Arató Károly Vasúti szállítás és infrastruktúra I. Győr, 2009. Tartalomjegyzék A./ VASÚTI TEHERKOCSIK IDŐFELHASZNÁLÁSAI 7 1. Kereskedelmi

Részletesebben

Fertõ Imre: Az agrárpolitika modelljei. Osiris tankönyvek. Osiris Kiadó, Budapest, 1999, 200 oldal

Fertõ Imre: Az agrárpolitika modelljei. Osiris tankönyvek. Osiris Kiadó, Budapest, 1999, 200 oldal KÖNYVISMERTETÉS Közgazdasági Szemle, XLVII. évf., 2000. december (1027 1031. o.) Fertõ Imre: Az agrárpolitika modelljei Osiris tankönyvek. Osiris Kiadó, Budapest, 1999, 200 oldal Fertõ Imre könyvének nincs

Részletesebben

CSABA GYÖRGY BIOLOGIKON

CSABA GYÖRGY BIOLOGIKON CSABA GYÖRGY BIOLOGIKON Csaba György BIOLOGIKON A biológiai és társadalmi lét ütközésének problémái az ezredfordulón Az e-könyv alapja a 2009-ben megjelent kiadás (ISBN 978 963 9879 37 9) Prof. dr. Csaba

Részletesebben

Evolúció. Dr. Szemethy László egyetemi docens Szent István Egyetem VadVilág Megőrzési Intézet

Evolúció. Dr. Szemethy László egyetemi docens Szent István Egyetem VadVilág Megőrzési Intézet Evolúció Dr. Szemethy László egyetemi docens Szent István Egyetem VadVilág Megőrzési Intézet Mi az evolúció? Egy folyamat: az élőlények tulajdonságainak változása a környezethez való alkalmazkodásra Egy

Részletesebben

Dr. Grandpierre Atilla A kozmikus tudat 1. rész Megjelent: IPM 2015. Június, 10-15. old.

Dr. Grandpierre Atilla A kozmikus tudat 1. rész Megjelent: IPM 2015. Június, 10-15. old. Dr. Grandpierre Atilla A kozmikus tudat 1. rész Megjelent: IPM 2015. Június, 10-15. old. Létezik egy kulcs a tudat kozmikus titkához, és mindannyian ezt a kulcsot használjuk, amikor gondolatainkat valóra

Részletesebben

Evolúcióelmélet és az evolúció mechanizmusai

Evolúcióelmélet és az evolúció mechanizmusai Evolúcióelmélet és az evolúció mechanizmusai Az élet Darwini szemlélete Melyek az evolúció bizonyítékai a világban? EVOLÚCIÓ: VÁLTOZATOSSÁG Mutáció Horizontális géntranszfer Genetikai rekombináció Rekombináció

Részletesebben

Amit a törtekről tudni kell Minimum követelményszint

Amit a törtekről tudni kell Minimum követelményszint Amit a törtekről tudni kell Minimum követelményszint Fontos megjegyzés: A szabályoknak nem a pontos matematikai meghatározását adtuk. Helyettük a gyakorlatban használható, egyszerű megfogalmazásokat írtunk.

Részletesebben

Alap-ötlet: Karl Friedrich Gauss ( ) valószínűségszámítási háttér: Andrej Markov ( )

Alap-ötlet: Karl Friedrich Gauss ( ) valószínűségszámítási háttér: Andrej Markov ( ) Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Gépészmérnöki Kar Hidrodinamikai Rendszerek Tanszék, Budapest, Műegyetem rkp. 3. D ép. 334. Tel: 463-6-80 Fa: 463-30-9 http://www.vizgep.bme.hu Alap-ötlet:

Részletesebben

VÁLTOZÓ KULCSSZAVAK, VAGY LÉNYEGI VÁLTOZÁSOK A MENEDZSMENT TERÜLETÉN? EGER, SZEPTEMBER 2017

VÁLTOZÓ KULCSSZAVAK, VAGY LÉNYEGI VÁLTOZÁSOK A MENEDZSMENT TERÜLETÉN? EGER, SZEPTEMBER 2017 VÁLTOZÓ KULCSSZAVAK, VAGY LÉNYEGI VÁLTOZÁSOK A MENEDZSMENT TERÜLETÉN? EGER, SZEPTEMBER 2017 EZ A SZEKCIÓ AZÉRT IZGALMAS MERT NEM TUDOM PONTOSAN HOGY MIRÖL VAN SZÓ Öt vizonylag új illetve nem mindennapi

Részletesebben

Algoritmusok Tervezése. 9. Előadás Genetikus Algoritmusok Dr. Bécsi Tamás

Algoritmusok Tervezése. 9. Előadás Genetikus Algoritmusok Dr. Bécsi Tamás Algoritmusok Tervezése 9. Előadás Genetikus Algoritmusok Dr. Bécsi Tamás Biológiai háttér (nagyvonalúan) A sejt genetikai információit hordozó DNS általában kromoszómának nevezett makromolekulákba van

Részletesebben

Szigetvári Viktor előadása

Szigetvári Viktor előadása Szigetvári Viktor előadása info@penzugykutato.hu Tel: +36.1.335.0807 Fax: +36.1.335.0828 Összefoglaló Szigetvári Viktor előadásáról Pénzügykutató Napok, 2012. október 26. Visegrád Mivel mind a független

Részletesebben

Amit a törtekről tudni kell 5. osztály végéig Minimum követelményszint

Amit a törtekről tudni kell 5. osztály végéig Minimum követelményszint Amit a törtekről tudni kell. osztály végéig Minimum követelményszint Fontos megjegyzés: A szabályoknak nem a pontos matematikai meghatározását adtuk. Helyettük a gyakorlatban használható, egyszerű megfogalmazásokat

Részletesebben

Intelligens molekulákkal a rák ellen

Intelligens molekulákkal a rák ellen Intelligens molekulákkal a rák ellen Kotschy András Servier Kutatóintézet Rákkutatási kémiai osztály A rákos sejt Miben más Hogyan él túl Áttekintés Rákos sejtek célzott támadása sejtmérgekkel Fehérjék

Részletesebben

Apor Vilmos Katolikus Iskolaközpont Helyi tanterv Szabadon választható tantárgy: biológia 11-12. évfolyam

Apor Vilmos Katolikus Iskolaközpont Helyi tanterv Szabadon választható tantárgy: biológia 11-12. évfolyam 1 Apor Vilmos Katolikus Iskolaközpont Helyi tanterv Szabadon választható tantárgy: biológia 11-12. évfolyam 2 Tantárgyi struktúra és óraszámok A tantárgy heti óraszáma A tantárgy éves óraszáma 11. évfolyam

Részletesebben

ÉRVELÉSTECHNIKA-LOGIKA GYAKORLÓ FELADATOK, 1. ZH

ÉRVELÉSTECHNIKA-LOGIKA GYAKORLÓ FELADATOK, 1. ZH ÉRVELÉSTECHNIKA-LOGIKA GYAKORLÓ FELADATOK, 1. ZH 1. Mi a különbség a veszekedés és a racionális vita között? 2. Mit nevezünk premisszának a logikában? 3. Mi a hasonlóság és mi a különbség a veszekedés

Részletesebben

Minta. Az emelt szintű szóbeli vizsga értékelési útmutatója

Minta. Az emelt szintű szóbeli vizsga értékelési útmutatója Az emelt szintű szóbeli vizsga értékelési útmutatója A szóbeli feladatok értékelése központilag kidolgozott analitikus skálák segítségével történik. Ez az értékelési eljárás meghatározott értékelési szempontokon,

Részletesebben

Hajnal Péter. Bolyai Intézet, TTIK, SZTE, Szeged április 8.

Hajnal Péter. Bolyai Intézet, TTIK, SZTE, Szeged április 8. Fibonacci- számok és tányérok Hajnal Péter Bolyai Intézet, TTIK, SZTE, Szeged 2017. április 8. A Fibonacci-sorozat A Fibonacci-sorozat Rekurzív definíció F 0 = 0, F 1 = 1, F n = F n 1 + F n 2. A Fibonacci-sorozat

Részletesebben

IFJÚSÁG-NEVELÉS. Nevelés, gondolkodás, matematika

IFJÚSÁG-NEVELÉS. Nevelés, gondolkodás, matematika IFJÚSÁG-NEVELÉS Nevelés, gondolkodás, matematika Érdeklődéssel olvastam a Korunk 1970. novemberi számában Édouard Labin cikkét: Miért érthetetlen a matematika? Egyetértek a cikk megállapításaival, a vázolt

Részletesebben

Genetikus algoritmusok az L- rendszereken alapuló. Werner Ágnes

Genetikus algoritmusok az L- rendszereken alapuló. Werner Ágnes Genetikus algoritmusok az L- rendszereken alapuló növénymodellezésben Werner Ágnes Motiváció: Procedurális modellek a növénymodellezésben: sok tervezési munka a felhasználónak ismerni kell az eljárás részleteit

Részletesebben

ALKÍMIA MA Az anyagról mai szemmel, a régiek megszállottságával.

ALKÍMIA MA Az anyagról mai szemmel, a régiek megszállottságával. ALKÍMIA MA Az anyagról mai szemmel, a régiek megszállottságával www.chem.elte.hu/pr Kvíz az előző előadáshoz Programajánlatok október 18. 16:00 ELTE Kémiai Intézet 065-ös terem Észbontogató (www.chem.elte.hu/pr)

Részletesebben

A leíró statisztikák

A leíró statisztikák A leíró statisztikák A leíró statisztikák fogalma, haszna Gyakori igény az, hogy egy adathalmazt elemei egyenkénti felsorolása helyett néhány jellemző tulajdonságának megadásával jellemezzünk. Ezeket az

Részletesebben

A Kecskeméti Református Általános Iskola évi országos kompetenciamérés eredményének értékelése. 1. táblázat

A Kecskeméti Református Általános Iskola évi országos kompetenciamérés eredményének értékelése. 1. táblázat A Kecskeméti Református Általános Iskola 2014. évi országos kompetenciamérés eredményének értékelése Hatodik évfolyam. Létszámadatok: 1. táblázat A hatodik évfolyamon a 91 tanulóból 8 fő SNI és egyéb rész-képesség

Részletesebben

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 10 X. SZIMULÁCIÓ 1. VÉLETLEN számok A véletlen számok fontos szerepet játszanak a véletlen helyzetek generálásában (pénzérme, dobókocka,

Részletesebben

Nyelv és zene az evolúció tükrében. Mészáros Anna Debreceni Egyetem BTK (MA)

Nyelv és zene az evolúció tükrében. Mészáros Anna Debreceni Egyetem BTK (MA) Nyelv és zene az evolúció tükrében Mészáros Anna Debreceni Egyetem BTK (MA) meeszaaros.anna@gmail.com Protonyelv-elméletek Generatív nyelvészet: az állatoktól a nyelv különböztet meg bennünket Derek Bickerton:

Részletesebben

Nyolc év a tv előtt PAVEL CÂMPEANU. Társadalom és televíziós idő

Nyolc év a tv előtt PAVEL CÂMPEANU. Társadalom és televíziós idő PAVEL CÂMPEANU Nyolc év a tv előtt Társadalom és televíziós idő Az emberi viszonyok történeti lényege a szükségszerűség. Viszonyait látványnyá változtatva, az ember a történelmi szükségszerűséget teszi

Részletesebben

STATISZTIKA. A maradék független a kezelés és blokk hatástól. Maradékok leíró statisztikája. 4. A modell érvényességének ellenőrzése

STATISZTIKA. A maradék független a kezelés és blokk hatástól. Maradékok leíró statisztikája. 4. A modell érvényességének ellenőrzése 4. A modell érvényességének ellenőrzése STATISZTIKA 4. Előadás Variancia-analízis Lineáris modellek 1. Függetlenség 2. Normális eloszlás 3. Azonos varianciák A maradék független a kezelés és blokk hatástól

Részletesebben

Összehasonlítások hibái

Összehasonlítások hibái Összehasonlítások hibái Kiegészítő anyag BME Filozófia és Tudománytörténet Tanszék http://www.filozofia.bme.hu/ Összehasonlítások Az összehasonlítás alapkérdése: a lehetőségek közül melyik a legjobb egy

Részletesebben

MINŐSÉGBIZTOSÍTÁSI TERV

MINŐSÉGBIZTOSÍTÁSI TERV MINŐSÉGBIZTOSÍTÁSI TERV Testnevelési Egyetem Doktori Iskola 2014. 1 1. A Testnevelési Egyetem Doktori Iskolája A Testnevelési Egyetem Doktori Iskolája kiemelkedő professzorok, kutató-személyiségek körül

Részletesebben

S Z E G E D I Í T É L Ő T Á B L A

S Z E G E D I Í T É L Ő T Á B L A S Z E G E D I Í T É L Ő T Á B L A P O L G Á R I K O L L É G I U M KOLLÉGIUMVEZETŐ: DR. KEMENES ISTVÁN 6721 Szeged, Sóhordó u. 5. Telefon: 62/568-512 6701 Szeged Pf. 1192 Fax: 62/568-513 Szegedi Ítélőtábla

Részletesebben

3. osztály Megoldások és pontozási útmutató

3. osztály Megoldások és pontozási útmutató BOLYAI ANYANYELVI CSAPATVERSENY ORSZÁGOS DÖNTŐ SZÓBELI (2017. DECEMBER 9.) 3. osztály Megoldások és pontozási útmutató 1. feladat (2 pont): Magyarázzátok meg az alábbi két hasonló alakú szó jelentését,

Részletesebben

GYAKORLATI FILOZÓFIA FILOZÓFIA TANÉV II. ELŐADÁS SZEPT. 18.

GYAKORLATI FILOZÓFIA FILOZÓFIA TANÉV II. ELŐADÁS SZEPT. 18. GYAKORLATI FILOZÓFIA FILOZÓFIA 2014-2015. TANÉV II. ELŐADÁS 2014. SZEPT. 18. A GYAKORLATI FILOZÓFIA TÁRGYA ELMÉLETI ÉSZ GYAKORLATI ÉSZ ELMÉLETI ÉSZ: MILYEN VÉLEKEDÉSEKET FOGADJUNK EL IGAZNAK? GYAKORLATI

Részletesebben

AMICUS CURIAE AZ ALKOTMÁNYBÍRÓSÁGHOZ

AMICUS CURIAE AZ ALKOTMÁNYBÍRÓSÁGHOZ Kis János Sajó András AMICUS CURIAE AZ ALKOTMÁNYBÍRÓSÁGHOZ Alulírottak, Kis János egyetemi tanár és dr. Sajó András akadémikus, egyetemi tanár az alábbi amicus curiae levéllel fordulunk a T. Alkotmánybírósághoz.

Részletesebben

AuditPrime Audit intelligence

AuditPrime Audit intelligence AuditPrime Audit intelligence Szakértői szoftver a könyvelés ellenőrzéséhez www.justisec.hu Minden rendben. Tartalom Előzmények... 3 A szoftver bemutatása... 3 A könyvelési adatok átvétele... 3 A technológia...

Részletesebben

A 2010/2011 tanévi Országos Középiskolai Tanulmányi Verseny döntő fordulójának megoldása. II. (programozás) kategória

A 2010/2011 tanévi Országos Középiskolai Tanulmányi Verseny döntő fordulójának megoldása. II. (programozás) kategória Oktatási Hivatal A 2010/2011 tanévi Országos Középiskolai Tanulmányi Verseny döntő fordulójának megoldása II. (programozás) kategória 1. feladat: Párok (15 pont) Egy rendezvényre sok vendéget hívtak meg.

Részletesebben

Példa a report dokumentumosztály használatára

Példa a report dokumentumosztály használatára Példa a report dokumentumosztály használatára Szerző neve évszám Tartalomjegyzék 1. Valószínűségszámítás 5 1.1. Események matematikai modellezése.............. 5 1.2. A valószínűség matematikai modellezése............

Részletesebben

0,424 0,576. f) P (X 2 = 3) g) P (X 3 = 1) h) P (X 4 = 1 vagy 2 X 2 = 2) i) P (X 7 = 3, X 4 = 1, X 2 = 2 X 0 = 2) j) P (X 7 = 3, X 4 = 1, X 2 = 2)

0,424 0,576. f) P (X 2 = 3) g) P (X 3 = 1) h) P (X 4 = 1 vagy 2 X 2 = 2) i) P (X 7 = 3, X 4 = 1, X 2 = 2 X 0 = 2) j) P (X 7 = 3, X 4 = 1, X 2 = 2) Legyen adott a P átmenetvalószín ség mátrix és a ϕ 0 kezdeti eloszlás Kérdés, hogy miként lehetne meghatározni az egyes állapotokban való tartózkodás valószín ségét az n-edik lépés múlva Deniáljuk az n-lépéses

Részletesebben

III. TÉTEL A MOZGÁSBÓL VETT ISTENÉRV

III. TÉTEL A MOZGÁSBÓL VETT ISTENÉRV III. TÉTEL A MOZGÁSBÓL VETT ISTENÉRV A mozgásból vagy változásból kiinduló istenérvet az ókortól kezdve ismerték. Az istenérv egyik középkori változatát Aquinói Szent Tamás ( 1274) Summa theologica című

Részletesebben

Mire jó a fejszámolás?

Mire jó a fejszámolás? Mire jó a fejszámolás? Még négyéves sem voltam, amikor menthetetlenül beleszerettem a számokba. Az 1000-nél kisebb számok világa voltak a játszóterem, a négy alapművelet pedig a csúszdám, a hintám, a libikókám

Részletesebben

Evolúció. Dr. Szemethy László egyetemi docens Szent István Egyetem VadVilág Megőrzési Intézet

Evolúció. Dr. Szemethy László egyetemi docens Szent István Egyetem VadVilág Megőrzési Intézet Evolúció Dr. Szemethy László egyetemi docens Szent István Egyetem VadVilág Megőrzési Intézet Mi az evolúció? Egy folyamat: az élőlények tulajdonságainak változása a környezethez való alkalmazkodásra Egy

Részletesebben

Isten Nagy Terve. 2 rész: ISTEN, MA IS TEREMTŐ

Isten Nagy Terve. 2 rész: ISTEN, MA IS TEREMTŐ Isten Nagy Terve 2 rész: ISTEN, MA IS TEREMTŐ Isten Nagy Terve teremtés elesés megváltás helyreállítás Jézus Krisztus tegnap, ma és mindörökké ugyanaz. Zsidó.13.8 Méltó vagy, Urunk és Istenünk, hogy tied

Részletesebben

Robotika. Relatív helymeghatározás Odometria

Robotika. Relatív helymeghatározás Odometria Robotika Relatív helymeghatározás Odometria Differenciális hajtás c m =πd n /nc e c m D n C e n = hány mm-t tesz meg a robot egy jeladó impulzusra = névleges kerék átmérő = jeladó fölbontása (impulzus/ford.)

Részletesebben

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Statisztikai becslés Statisztikák eloszlása

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Statisztikai becslés Statisztikák eloszlása Matematikai alapok és valószínőségszámítás Statisztikai becslés Statisztikák eloszlása Mintavétel A statisztikában a cél, hogy az érdeklõdés tárgyát képezõ populáció bizonyos paramétereit a populációból

Részletesebben

1. Adatok kiértékelése. 2. A feltételek megvizsgálása. 3. A hipotézis megfogalmazása

1. Adatok kiértékelése. 2. A feltételek megvizsgálása. 3. A hipotézis megfogalmazása HIPOTÉZIS VIZSGÁLAT A hipotézis feltételezés egy vagy több populációról. (pl. egy gyógyszer az esetek 90%-ában hatásos; egy kezelés jelentősen megnöveli a rákos betegek túlélését). A hipotézis vizsgálat

Részletesebben

A, B, C, D, E a vállalat vizsgált termékei

A, B, C, D, E a vállalat vizsgált termékei c) Vállalati versenyképesség-elemzés Az EU-felkészülésnek egyik kulcskérdése érthetô módon a versenyképesség. Minden olyan elemzési, tervezési módszer, vállalatirányítási és vezetési technika (és ennek

Részletesebben

Könyvelői Klub 2013. március 26. Budapest TÖRTÉNŐ FIZETÉS ÉS AZ E-SZÁMLÁZÁS

Könyvelői Klub 2013. március 26. Budapest TÖRTÉNŐ FIZETÉS ÉS AZ E-SZÁMLÁZÁS Könyvelői Klub 2013. március 26. Budapest Konzultáns: Kisgyörgy Ilona közgazdász; okl. adószakértő; költségvetési minősítésű könyvvizsgáló HÁZIPÉNZTÁR, ZÁRÓÁLLOMÁNY SZABÁLYOZÁSÁNAK VÁLTOZÁSAI; AZ ELEKTRONIKUS

Részletesebben

Az emelt szintű szóbeli vizsga értékelési útmutatója

Az emelt szintű szóbeli vizsga értékelési útmutatója Az emelt szintű szóbeli vizsga értékelési útmutatója A szóbeli feladatok értékelése központilag kidolgozott analitikus skálák segítségével történik. Ez az értékelési eljárás meghatározott értékelési szempontokon,

Részletesebben

In vivo szövetanalízis. Különös tekintettel a biolumineszcens és fluoreszcens képalkotási eljárásokra

In vivo szövetanalízis. Különös tekintettel a biolumineszcens és fluoreszcens képalkotási eljárásokra In vivo szövetanalízis Különös tekintettel a biolumineszcens és fluoreszcens képalkotási eljárásokra In vivo képalkotó rendszerek Célja Noninvazív módon Biológiai folyamatokat képes rögzíteni Élő egyedekben

Részletesebben

4/24/12. Regresszióanalízis. Legkisebb négyzetek elve. Regresszióanalízis

4/24/12. Regresszióanalízis. Legkisebb négyzetek elve. Regresszióanalízis 1. feladat Regresszióanalízis. Legkisebb négyzetek elve 2. feladat Az iskola egy évfolyamába tartozó diákok átlagéletkora 15,8 év, standard deviációja 0,6 év. A 625 fős évfolyamból hány diák fiatalabb

Részletesebben

Gépi tanulás. Hány tanítómintára van szükség? VKH. Pataki Béla (Bolgár Bence)

Gépi tanulás. Hány tanítómintára van szükség? VKH. Pataki Béla (Bolgár Bence) Gépi tanulás Hány tanítómintára van szükség? VKH Pataki Béla (Bolgár Bence) BME I.E. 414, 463-26-79 pataki@mit.bme.hu, http://www.mit.bme.hu/general/staff/pataki Induktív tanulás A tanítás folyamata: Kiinduló

Részletesebben

Mit ér a diploma, ha magyar?

Mit ér a diploma, ha magyar? 3. szint Április Mit ér a diploma, ha magyar? Az Unióban automatikusan elfogadják majd a magyar oktatást A diploma annyit ér, amennyiért beváltható. Mondjuk fizetésre. Nagy kérdés, hogy a magyar diplomák

Részletesebben

HÁTTÉRANYAG A FÜGGETLEN RENDÉSZETI PANASZTESTÜLET ELJÁRÁSÁRÓL TARTOTT ELŐADÁSHOZ

HÁTTÉRANYAG A FÜGGETLEN RENDÉSZETI PANASZTESTÜLET ELJÁRÁSÁRÓL TARTOTT ELŐADÁSHOZ HÁTTÉRANYAG A FÜGGETLEN RENDÉSZETI PANASZTESTÜLET ELJÁRÁSÁRÓL TARTOTT ELŐADÁSHOZ dr. Kádár András Kristóf 1. Pozitív változások a panaszeljárás szabályozásában Az Rtv. 92-93. -ában szabályozott és jelenleg

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

Az osztályfőnöki, munkaközösségvezetői és DÖK-segítői feladatok beszámításának kérdései 1.0*

Az osztályfőnöki, munkaközösségvezetői és DÖK-segítői feladatok beszámításának kérdései 1.0* Az osztályfőnöki, munkaközösségvezetői és DÖK-segítői feladatok beszámításának kérdései 1.0* Szakál Ferenc Pál köznevelési szakértő *A korábbi változatokban ma már nem aktuális, nem érvényes tartalmak

Részletesebben

Pécsi Tudományegyetem Bölcsészettudományi Kar Filozófia Doktori Iskola

Pécsi Tudományegyetem Bölcsészettudományi Kar Filozófia Doktori Iskola Pécsi Tudományegyetem Bölcsészettudományi Kar Filozófia Doktori Iskola Openness The Phenomenon of World-openness and God-openness PhD értekezés tézisfüzet Hoppál Bulcsú Kál Témavezető: Dr. Boros János

Részletesebben

3. Az indukció szerepe

3. Az indukció szerepe 3. Az indukció szerepe Honnan jönnek a hipotézisek? Egyesek szerint az előzetesen összegyűjtött adatokból induktív (általánosító) következtetések útján. [Az induktív következtetésekről l. Kutrovátz jegyzet,

Részletesebben

ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ AZ EMELT SZINTŰ SZÓBELI VIZSGÁHOZ

ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ AZ EMELT SZINTŰ SZÓBELI VIZSGÁHOZ ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ AZ EMELT SZINTŰ SZÓBELI VIZSGÁHOZ Általános útmutató 1. A szóbeli feladatok értékelése központilag kidolgozott analitikus skálák segítségével történik. Ez az eljárás meghatározott értékelési

Részletesebben

Pedagógusdinasztiák létjogosultsága pedagógus karrierpályák tükrében Magyarországon

Pedagógusdinasztiák létjogosultsága pedagógus karrierpályák tükrében Magyarországon Pedagógusdinasztiák létjogosultsága pedagógus karrierpályák tükrében Magyarországon Tanulmányom a pedagógusdinasztiák vizsgálatára koncentrál. 1 A tanulmányom elején olyan kérdésekre keresem a választ,

Részletesebben

Az osztályfőnöki, munkaközösségvezetői és DÖK-segítői feladatok beszámításának kérdései 1.1*

Az osztályfőnöki, munkaközösségvezetői és DÖK-segítői feladatok beszámításának kérdései 1.1* Az osztályfőnöki, munkaközösségvezetői és DÖK-segítői feladatok beszámításának kérdései 1.1* Szakál Ferenc Pál köznevelési szakértő *A korábbi változatokban ma már nem aktuális, nem érvényes tartalmak

Részletesebben

Statisztikai becslés

Statisztikai becslés Kabos: Statisztika II. Becslés 1.1 Statisztikai becslés Freedman, D. - Pisani, R. - Purves, R.: Statisztika. Typotex, 2005. Reimann J. - Tóth J.: Valószínűségszámítás és matematikai statisztika. Tankönyvkiadó,

Részletesebben

Matematika III. 2. Eseményalgebra Prof. Dr. Závoti, József

Matematika III. 2. Eseményalgebra Prof. Dr. Závoti, József Matematika III. 2. Eseményalgebra Prof. Dr. Závoti, József Matematika III. 2. : Eseményalgebra Prof. Dr. Závoti, József Lektor : Bischof, Annamária Ez a modul a TÁMOP - 4.1.2-08/1/A-2009-0027 Tananyagfejlesztéssel

Részletesebben

15/2011. számú vélemény a hozzájárulás fogalommeghatározásáról

15/2011. számú vélemény a hozzájárulás fogalommeghatározásáról A 29. CIKK ALAPJÁN LÉTREHOZOTT ADATVÉDELMI MUNKACSOPORT 01197/11/HU WP187 15/2011. számú vélemény a hozzájárulás fogalommeghatározásáról Elfogadva 2011. július 13-án Ez a munkacsoport a 95/46/EK irányelv

Részletesebben

ELŐADÓ-KÖZPONTÚ MÓDSZEREK

ELŐADÓ-KÖZPONTÚ MÓDSZEREK ELŐADÓ-KÖZPONTÚ MÓDSZEREK Benkei Kovács Balázs PhD Felnőttképzés módszertana és eszközrendszere 2. ELTE PPK Andragógia Tanszék ELŐADÁS / REFERÁTUM Információt / ismereteket átadni Egy témát összefüggésében

Részletesebben

EMELT SZINT BESZÉDKÉSZSÉG ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ. Minta. Feladatonként értékeljük Jártasság a témakörökben Szókincs, kifejezésmód Nyelvtan

EMELT SZINT BESZÉDKÉSZSÉG ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ. Minta. Feladatonként értékeljük Jártasság a témakörökben Szókincs, kifejezésmód Nyelvtan Általános jellemzok EMELT SZINT FELADATTÍPUS ÉRTÉKELÉS SZEMPONTJAI PONTSZÁMOK Bemelegíto beszélgetés Nincs értékelés 1. Társalgási feladat egy témakör részletes megbeszélése interakció kezdeményezés nélkül

Részletesebben

Válogatott fejezetek a közlekedésgazdaságtanból

Válogatott fejezetek a közlekedésgazdaságtanból Válogatott fejezetek a közlekedésgazdaságtanból 2. Választási modellek Levelező tagozat 2015 ősz Készítette: Prileszky István http://www.sze.hu/~prile Fogalmak Választási modellek célja: annak megjósolása,

Részletesebben

Tranziens jelenségek rövid összefoglalás

Tranziens jelenségek rövid összefoglalás Tranziens jelenségek rövid összefoglalás Átmenet alakul ki akkor, ha van energiatároló (kapacitás vagy induktivitás) a rendszerben, mert ezeken a feszültség vagy áram nem jelenik meg azonnal, mint az ohmos

Részletesebben

Biológia a 7 8. évfolyama számára A biológia tantárgy tanításának céljai és feladatai

Biológia a 7 8. évfolyama számára A biológia tantárgy tanításának céljai és feladatai Biológia a 7 8. évfolyama számára A biológia tantárgy tanításának céljai és feladatai Az ember és természet műveltségterület és ezen belül a biológia tantárgy középpontjában a természet és az azt megismerni

Részletesebben

Intra- és intermolekuláris reakciók összehasonlítása

Intra- és intermolekuláris reakciók összehasonlítása Intra- és intermolekuláris reakciók összehasonlítása Intr a- és inter molekulár is r eakciok összehasonlítása molekulán belüli reakciók molekulák közötti reakciók 5- és 6-tagú gyűrűk könnyen kialakulnak.

Részletesebben

NUKLEINSAVAK. Nukleinsav: az élő szervezetek sejtmagvában és a citoplazmában található, az átöröklésben szerepet játszó, nagy molekulájú anyag

NUKLEINSAVAK. Nukleinsav: az élő szervezetek sejtmagvában és a citoplazmában található, az átöröklésben szerepet játszó, nagy molekulájú anyag NUKLEINSAVAK Nukleinsav: az élő szervezetek sejtmagvában és a citoplazmában található, az átöröklésben szerepet játszó, nagy molekulájú anyag RNS = Ribonukleinsav DNS = Dezoxi-ribonukleinsav A nukleinsavak

Részletesebben

JÖVŐKÉP az ELKÖVETKEZENDŐ SZÁZADOKRA

JÖVŐKÉP az ELKÖVETKEZENDŐ SZÁZADOKRA JÖVŐKÉP az ELKÖVETKEZENDŐ SZÁZADOKRA A XXI. században a világbéke megvalósul, 300 évig fog tartani. A Földön hatalmas földrajzi változások mennek végbe, a tudományos fejlődés lesz a legszembetűnőbb. Majdnem

Részletesebben

Normális eloszlás tesztje

Normális eloszlás tesztje Valószínűség, pontbecslés, konfidenciaintervallum Normális eloszlás tesztje Kolmogorov-Szmirnov vagy Wilk-Shapiro próba. R-funkció: shapiro.test(vektor) balra ferde eloszlás jobbra ferde eloszlás balra

Részletesebben