Régészeti mintákon végzett neutronaktivációs analízis eredményeinek sokváltozós statisztikai feldolgozása
|
|
- Erika Szabó
- 7 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 Régészeti mintákon végzett neutronaktivációs analízis eredményeinek sokváltozós statisztikai feldolgozása SZAKDOLGOZAT NÉMETH VIKTÓRIA Matematika BSc Matematika tanári szakirány Témavezető: Balázs László, egyetemi adjunktus ELTE TTK, Geofizikai és Űrtudományi Tanszék Eötvös Loránd Tudományegyetem Budapest, 2012.
2 Mindenekelőtt köszönöm szépen a konzulensemnek, Balázs Lászlónak az útmutatást, a kitartó segítségét, és azt a sok időt, amit rám szánt! Köszönöm szépen ifj. Csom Gyulának a programozásban nyújtott temérdek segítségét, a rengeteg türelmét és sok jó tanácsát! Végül, de nem utolsó sorban köszönöm szépen Balla Mártának, hogy rendelkezésemre bocsátotta a régészeti adatokat! 2
3 Tartalom 1. Bevezetés Módszertan Valószínűségi modell Az n-dimenziós eloszlásról általában A többdimenziós normális eloszlásról általában A normális eloszlás paramétereinek becslése Főkomponens-analízis Bartlett-próba Klaszteranalízis Metrikák Programok Vizsgálat Főkomponens-analízis Klaszteranalízis Kezdeti csoportok meghatározása Kezdeti csoportosítás ellenőrzése Összegzés Eredmények Értékelés Irodalomjegyzék Függelék
4 1. Bevezetés A szakdolgozatomban megfogalmazott feladat fizikai, matematikai módszerek alkalmazását igényli, témája a történelemtudománnyal is kapcsolatos kutatást szolgálja. A téma választását az indokolja, hogy a matematika mellett a másik általam választott szak a történelem. A feladatot ezért érdekesnek és egyedinek találtam. Soha nem foglalkoztam még ezelőtt ilyesmivel, viszont nagyon tetszik, úgyhogy szeretnék még a jövőben hasonlót csinálni. A feladat a régészek munkáját segíti az eredetmeghatározásban, a neutronaktivációs 1 analitikai (NAA) módszerrel kapott mérési eredmények matematikai statisztikát, klaszteranalízist és főkomponens-analízist használó feldolgozásaival. A régészeti minták adatai, amelyeken a számolásokat végeztem, régészeti ásatásokon feltárt római kori cserépedények, úgynevezett terra sigillaták elemzési eredményei. A terra sigillata a régészetben a Római Birodalom bizonyos részein készült, fényes felületű vörös kerámiaedényekre használt összefoglaló kifejezés. Az elnevezést jelentésével ellentétben nemcsak domborműves, hanem díszítetlen edényekre is használják. [1] 1. ábra: Terra sigillata 1 neutronaktivációs analízis: Anyagösszetételt vizsgáló módszer, melynek során az (ismeretlen összetételű) mintát neutronokkal rövid ideig besugározzák, aminek hatására benne az atommagok egy része radioaktív izotóppá alakul, aktiválódik. A különféle kezdeti magok a neutron besugárzása miatt különféle, rájuk jellemző sugárzásokat bocsátanak ki. Ezután sugárzás detektorokkal vizsgálják a minta sugárzását, melyből következtethetnek a minta eredeti összetételére. Erre az atomreaktornál kisebb neutronhozamú (akár hordozható) neutrongenerátorok is alkalmasak. Dolgozatomnak nem célja a neutronaktivációs módszer vizsgálata, csupán a módszer eredményeinek feldolgozása. 4
5 Az edénydarabok a Budapest Vízivárosi, a Medve utcai, illetve Ganz utcai ásatásokból származnak. Koruk az i.sz századra tehető. Az edény vizsgálatához az edény belső részéből vesznek egy nagyon kis mintát (milligramm nagyságrendű darabot) úgy, hogy a lelet minél kevésbé roncsolódjon. Sok esetben kiderül, hogy a hasonló edények nem ugyanott készültek (esetleg másolatok). Ezt a régész formai jegyek alapján nem feltétlenül láthatja, azonban a mérés útján kapott eredmények matematikai módszerekkel történő kiértékelésével eldönthető az eredet. Először a régészetileg feltárt cserépedények (jelen esetben 80 darab mintáról van szó) nyomelemeit és azok koncentrációját a kutatók neutronaktivációs analitikai módszerrel meghatározzák. A 80 mintára így kapott 14 fajta nyomelem (cérium, kobalt, króm, cézium, vas, háfnium, lantán, lutécium, rubídium, szkandium, szamárium, tórium, itterbium, cink) koncentrációit kaptam meg feldolgozásra és kiértékelésre. Így minden minta egy-egy 14 elemű vektorral jellemezhető. Az így nyert 80 darab 14 dimenziós valószínűségi változók valószínűleg normális eloszlásúak. [11] Megítélésem szerint ezt a feltételezést, illetve annak alkalmazási feltételeit indokolt megvizsgálni (erre a jelen munkámban az idő rövidségére való tekintettel nem volt lehetőségem). Megkaptam nyomelemenként a mérési eredmények becsült szórásait is. A mintákon főkomponens-analízist hajtottam végre, így a dimenziószám csökkenthetővé vált. A mintákat klaszterezési eljárásokkal csoportosítottam, illetve kiszűrtem a kiugró értékeket, majd ezeket a csoportokat tovább vizsgáltam, egészen addig, amíg nem kaptam egy megbízható csoportosítást. Az egy csoportba került minták valószínűleg egy műhelyből származhatnak. Egy műhelynek jellegzetes a nyomelem-koncentráció mintája (feltehetően azért, mert azonos alapanyagot használnak). Egy-egy műhely más kovarianciamátrixszal és várható értékkel jellemezhető. Feladatom tehát annak meghatározása, hogy valószínűleg mely minták származnak egy műhelyből és feltehetően hány műhely van, megtalálni az elkülöníthető csoportokat és a kiszóró mintákat. Egy adott műhelyt jellemezhet egy adott nyomelem-összetétel, ez összefügghet az adott műhelyre jellemző technológiával, anyaghasználattal. Ez segíthet annak eldöntésében, hogy mely minták származhatnak egy műhelyből. Adott esetben az elemek arányai megmaradnak, de a vegyületek megváltozhatnak bizonyos kémiai változások során, mint például az agyag kiégetésekor. Ha elkészült a csoportosítás és definiáltuk a csoportok statisztikai jellemzőit, akkor eldönthetjük, hogy az újonnan talált minták ebbe a csoportba tartoznak e. Ha ezek nyomelemkoncentrációi hasonlóak a csoportra jellemző koncentrációkhoz, akkor feltehetjük, hogy 5
6 ugyanabból a műhelyből származnak. Az adatokból esetleg információkat nyerhetünk az akkor élt emberek migrációs és kereskedelmi szokásairól is. 2. Módszertan 2.1 Valószínűségi modell Ha elvégzem a csoportosításokat, akkor a csoportok jellemezhetőek a centrummal és kovarianciamátrixszal. A csoport centrumának becslése a csoporton belüli minták nyomelemenkénti átlaga. A csoporthoz tartozást jellemez egy metrika, amit a centrum és a kovarianciamátrix határoz meg, de ahhoz, hogy megállapítsam a klasztereket (csoportokat), ismerni kell a metrikát, ezért nehéz a probléma. Mivel 80 darab 14 dimenziós vektort kaptam, amelyek a valószínűségi változók reprezentációja, ebből következően többdimenziós eloszlással kell dolgoznom. Megnehezíti a több változó kezelését, hogy legfeljebb 3 dimenziót (vagyis 3 változót) látunk könnyedén. Számításaim során az empirikus szórásnégyzet helyett a korrigált empirikus szórásnégyzettel számolok (például a kovarianciamátrixot), mert tapasztalati eloszlással dolgozom. Vagyis: = (1) helyett = =, (2) ahol -k maguk a minták, ezeknek az átlaga és N a minták száma Az n-dimenziós eloszlásokról általában Az,, valószínűségi változó együttes eloszlásfüggvénye az,, =,,. (3) Az eloszlásfüggvény az,, változók monoton nem csökkenő függvénye és +,,+ =1, (4) illetve x,,,,x =,,x,,x = x,,x,, =0. (5) Az n-dimenziós folytonos eloszlás sűrűségfüggvénye pedig,,, =. (6) Az,,, sűrűségfüggvényű többdimenziós eloszlás várható értéke: 6
7 E[,, ] = x f x,x,,x dx (ez a vektorváltozó első momentuma), ahol T n a teljes n-dimenziós tér. [Fegyverneki] Több valószínűségi változó esetén a páronkénti kovarianciákat és korrelációs együtthatókat egy-egy mátrixban foglalhatjuk össze. Legyen,,, n valószínűségi változó. Azt a C mátrixot, amelynek i-edik sorának j-edik eleme a, kovariancia, a valószínűségi változók kovarianciamátrixának nevezzük. Hasonlóan definiáljuk az R korrelációmátrixot a páronkénti korrelációs együtthatókkal. Mivel bármely valószínűségi változónak önmagával vett korrelációs együtthatója 1, az R mátrix főátlója csupa egyesből áll. C és R pozitív szemidefinit mátrix, és közöttük a = kapcsolat áll fenn, ahol a közönséges mátrixszorzást jelöli, és =,,, (8) egy olyan diagonális mátrix, amely a szórásokból áll. (Egy mátrix pozitív szemidefinit volta azt jelenti, hogy a mátrix alakú valamilyen X mátrixra, amelynek transzponáltja. Pozitív szemidefinit mátrix sajátértékei nemnegatívak.) [Petz, 2000] Az egy csoporthoz tartozó régészeti minták nyomelem-koncentráció vektora feltételezésünk szerint normális eloszlást követ [11], szakdolgozatomban tehát többdimenziós normális eloszlásokkal fogok dolgozni. (7) A többdimenziós normális eloszlásról általában Legyenek,,, valószínűségi változók függetlenek és standard normális eloszlásúak ~ 0,1. Ekkor definíció szerint [10] az =,, véletlen vektor n-dimenziós standard normális eloszlású. Az általános m-dimenziós normális eloszlás ennek lineáris transzformációja. Legyen A tetszőleges méretű mátrix, b pedig tetszőleges m-dimenziós vektor és U a fentiek szerinti n-dimenziós standard normális eloszlás. Ekkor definíció szerint [10] az = + (9) véletlen vektort m-dimenziós normális eloszlásúnak nevezzük. Egy m-dimenziós normális eloszlású valószínűségi vektorváltozó koordinátáinak bármely lineáris kombinációja egydimenziós normális eloszlású. Az állítás megfordítása is igaz, ha egy m-dimenziós eloszlás olyan, hogy koordinátáinak bármely lineáris kombinációja egydimenziós normális eloszlású, akkor az eloszlás m-dimenziós normális eloszlás a fenti értelemben (azaz előáll egy 7
8 n-dimenziós standard normális eloszlás lineáris kombinációjaként) [7]. Vagyis a két fajta tulajdonság egymással ekvivalens. Az X véletlen vektor várható értéke b, kovarianciamátrixa =. Az n-dimenziós várható értékű, C kovarianciájú normális eloszlás:,. Az n-dimenziós normális eloszlás sűrűségfüggvénye [Fegyverneki] : = 2 / C exp. (10) Legyen tehát ~,. Az n-dimeziós normális eloszlás sűrűségfüggvényének szintvonalai ellipszisek, amelyek egyenlete az x függvényében a következő [Fegyverneki] : =. (11) A csoportoknál a metrikát ez határozza meg normális eloszlás esetén. Az ellipszisek középpontja µ, tengelyeik ±, ahol λ i, e i a C-hez tartozó sajátérték - sajátvektor pár, azaz teljesül, hogy =, =1,2,,. [Fegyverneki] A többváltozós normális eloszlású X véletlen vektorra igaz: 1. X elemeinek lineáris kombinációi normális eloszlásúak. 2. X elemeinek minden részhalmaza (többváltozós) normális eloszlású. 3. A nulla kovariancia arra utal, hogy a megfelelő összetevők független eloszlásúak (a függetlenség csak a normális eloszlás feltételezése mellett igaz). 4. A többváltozós összetevők feltételes eloszlásfüggvényei (többváltozós) normálisak. [Fegyverneki] A normális eloszlás paramétereinek becslése Ha ismerjük az eloszlás típusát, viszont a paramétereit nem, akkor megbecsülhetjük ezeket az,, elemeket tartalmazó mintából. A várható érték és a kovarianciamátrix becslése: Legyen,, egy N méretű N n (µ,c) eloszlásból vett véletlen minta, ahol N>n. Ekkor a µ és a C maximum likelihood becslése [Fegyverneki] : = = és =. (12) (A maximum becslés alapján történő bizonyítása megtalálható Fegyverneki Sándor Valószínűség-számítás és matematikai statisztika című jegyzetében.) (A torzítatlanság biztosítása érdekében N-1-gyel kell osztani a szórásnégyzeteket és kovarianciákat.) 8
9 Maximum likelihood becslés: Például egy dimenziós normális eloszlás esetén az együttes sűrűségfüggvény:,, =,, =, (13) ahol a szórás, a várható érték. Tehát az ismeretlen és függvényében keressük,, függvény maximumát (feltételes valószínűség). A likelihood függvény logaritmusa:,, =ln ln. (14) A szélsőérték létezésének szükséges feltétele alapján = =0, (15) illetve = + =0, (16) ahol 0. Tehát az ismeretlen paraméterek becslésére az alábbi összefüggések adódnak: = és =. (17) Tehát a hagyományos becslési eljárás normális eloszlás esetén a várható értéket a számtani középpel, a szórásnégyzetet a tapasztalati (empirikus) szórásnégyzettel becsüli. [Závoti] 2.2 Főkomponens-analízis A PCA (Principal Component Analysis, vagyis Főkomponens-analízis) egy statisztikai módszer, a modern adatelemzés egyik gyakran használt eszköze. Biztosítja, hogy koordinátákat úgy válasszunk ki, hogy lényeges információvesztés ne történjen az egyszerűsítés során. [Jolliffe, 2002] A főkomponensek maghatározásához az eredeti változókat új, korrelálatlan változókba (főkomponensekbe) transzformáljuk egy lineáris transzformációval. Az egymás után következő komponensek a teljes variancia egyre kisebb hányadát magyarázzák. Közülük kevesebbet tartunk meg, mint a változók eredeti száma, általában az első néhányat. [2] Az első főkomponenst úgy kapjuk, hogy megkeressük azt a lineáris kombinációt, amelynek a szórása maximális. Tehát: az adatok által meghatározott pontfelhőt arra az egyenesre vetítjük le, ahol a kapott pontok szóródása a legnagyobb lesz. Ezután az erre az egyenesre merőleges irányok mentén tovább lépve egymás után meghatározzuk a további főkomponenseket. Annyi főkomponens lehet, ahány változó van, és a főkomponensek egymásra merőlegesek. Kiindulhatunk a kovariancia és a korrelációs mátrixból. Esetünkben a korrelációs mátrixból 9
10 kell kiindulni, hiszen a változóink eltérő skálán mértek és ezt akarjuk kiküszöbölni. Általában nincs szükség az összes komponensre, hiszen az első néhány főkomponens segítségével írjuk le, illetve helyettesítjük az eredeti adatállományt. A kumulált sajátérték rátával megmérhetjük, hogy mennyi információ őrződik meg ezen helyettesítés után. [3] Esetünkben a dimenziót 14- ről 5-re csökkentettem. Ekkor a teljes szórásnégyzet csupán 17,2%-át tartalmazza a 9 elhagyott főkomponens. Tehát az adatokat úgy adjuk vissza kevesebb dimenzióban, hogy új, nem korrelált változók keletkeznek. Ez azért is fontos, hiszen az ember csoportfelismerő képessége számára N>3 dimenziós adatkészlet felfoghatatlan, míg 1, 2 vagy 3 dimenzióban az emberi agy csoportfelismerő képessége nagyon jó, könnyen észrevehetőek a kapcsolatok, hasonlóságok. A főkomponenseket úgy tekinthetjük, mint egy új (derékszögű) koordináta-rendszer tengelyeit, értékeiket pedig az eredeti adatmátrixban lévő oszlopvektor elemeinek vetítéseit [Horvai, 2001] ezekre a tengelyekre Bartlett-próba A főkomponens-analízis igénye leggyakrabban abban az esetben merül fel, ha a megfigyelt változók között erős korrelációt észlelünk. Túlzott óvatosságnak tűnik, mégis érdemes elvégezni az R mátrix elemeinek szignifikancia-vizsgálatát. A Bartlett-féle gömbölyűségpróbát használhatjuk a szignifikancia ellenőrzésére. A nullhipotézis az, hogy a megfigyelt változók korrelációmátrixa egységmátrix = (azaz a változók páronként korrelálatlanok). A próba elnevezése onnan ered, hogy a standardizált korrelálatlan változók pontfelhő kiterjedése a térben nagyjából irányfüggetlen. A eloszlást követő valószínűségi változó definíciója (a próba kritériuma): = 2 +11, (18) ahol a korrelációs mátrix determinánsa és a vizsgálat szabadsági foka:. Ha a hipotézist elvetjük, tehát abszolút értéke nagyobb, mint az elméleti, akkor az [Füstös, 2009] eredeti változóinkat korreláltaknak tekintjük. 2.3 Klaszteranalízis A klaszter hasonló elemek csoportját jelenti. A nem hasonló elemek más-más klaszterbe kerülnek. A klaszterelemzés, klaszteranalízis az elemek klaszterekbe sorolásának, 10
11 csoportosításának folyamata, eljárások sorozatából áll. Akkor sikeres az elemzés, ha eredményül a klaszterek struktúrája világosan kirajzolódik. A klaszterezés felügyelet nélküli [Obádovics, 2009] osztályozást (unsupervised) jelent, melyben nincsenek előre definiált osztályok. Korlátja azonban, hogy nincs egyetlen legjobb megoldás. A klaszterek kialakulása a választott eljárásoktól, távolságszámítási módszerektől, valamint az elemzésbe bevont változóktól függ. Releváns változók bevonása vagy törlése alapvetően befolyásolja az eredményeket. [Obádovics,2009] Legyen =,,, a tulajdonságtér elemeiből álló, a klaszterező eljáráshoz alkalmazott n elemű adathalmaz. Ha m tulajdonságot mérünk n objektumon, akkor a tulajdonságtér n számú m dimenziós pontból áll. Ezt a teret egy -es mátrixszal írhatjuk le: = =, (19) ahol =1,2,, és =1,2,,. [Obádovics, 2009] Esetünkben a mátrix minden sora egy mintát jelöl, és minden oszlopa egy nyomelem koncentrációját. Tehát jelöli az i-edik minta j-edik [Obádovics, 2009] nyomelemének koncentrációját. A klaszteranalízis fő célja tehát általában véve az, hogy a vizsgált objektumokat csoportokba rendezze, az objektumok jellemzői alapján. A technikának többféle változata ismert, az egyik legelterjedtebb az úgynevezett összevonó, hierarchikus klaszterezés. A hierarchikus módszerek a klasztereket hierarchiába rendezik és az eredményt általában egy fa-szerű diagrammal reprezentálják, amit dendrogramnak hívnak. [MVSP] A dendrogram két dimenziós diagram, az x tengelyen a minták, illetve csoportok távolsága, az y tengelyen pedig a minták összetartozása látható. Az összevonó módszerben az eljárás lépésekben csökkenti a csoportom számát úgy, hogy induláskor minden elemet külön csoportnak tekint, és az egyes lépésekben azt a két objektumot vonja össze, amelyek a legközelebb vannak egymáshoz. Ezeket az algoritmusokat tehát összevonó csoportelemzési módszernek hívjuk. [Horvai,2001] Az összevonó hierarchikus klaszterezés menete a következő: 1. Az első lépésben kiszámításra kerül az egyes objektumpárok hasonlósága (vagy távolsága), és a számítás eredményeit egy mátrixban helyezzük el. (Fontos, hogy többfajta hasonlóság és távolság metrika is van, amely használható, ideértve az egyes objektumok közötti távolságokat és a klaszterek közöttieket is). 11
12 2. A második lépésben megkeressük a mátrix alapján a két leghasonlóbb objektumot (vagy amelyeknek legkisebb a távolsága) és ezeket összevonjuk egy új klaszterbe. 3. Az újonnan formált klaszter mostantól egyetlen objektumnak tekinthető. Ennek megfelelően a hasonlósági (vagy távolság-) mátrixot újra kell kalkulálni, úgy, hogy az eredeti két objektum helyett ezt az új klasztert kell alapul venni a számításoknál. 4. A 2. és 3. lépést addig folytatjuk, amíg az összes objektum be nem kerül egyetlen csoportba. Az eredményül kapott dendrogramban a hierarchia a leginkább érdekes, az objektumok sorrendje kevésbé. A vertikális vonalak száma, ami két objektumot összekapcsol, jellemzi, hogy mennyire hasonlóak minél kevesebb a vonalak száma annál közelebb esik egymáshoz a két objektum. [MVSP] (ld. Függelék ábrák) Metrikák A távolságok definiálásának alapvető jelentősége van a csoportosításoknál. A csoportosítási eljárások során vehetjük két csoport távolságát, két pont távolságát és egy csoport és egy pont távolságát. A csoport és pont távolságát vehetjük két pont távolságának is, mivel egy pontnak a csoport centrumától való távolságát nézzük (ez végülis két pont távolsága). A csoportosítást megelőzően meg kell vizsgálni a nyomelem-koncentrációkat, ezek láthatóan igencsak eltérő intervallumokban mozognak. Ez utóbbi miatt a nyers méréseken sima euklideszi távolság nem alkalmazható, standardizálni kell valamilyen módon, illetve változtatni a skálákon, hogy hasonló intervallumban mozogjanak. Az MVSP (MultiVariate Statistical Package) programot használtam, ebben van egy bizonyos Standardized Euclidean distance, ami a teljes mintaszórással standardizál. Ez jobb közelítést ad ugyan, mint a sima Euklideszi távolság, azonban ez felerősítheti a véletlen komponenseket. Akkor működne jól, ha minden minta egy műhelyből származna. Azonban ez nem áll fenn. Jó közelítést adott volna, ha a mérési hibák szórásaival standardizálok, azonban én más utat választottam. Több megközelítés is lehetséges. Pontok közötti távolságok: Az M-dimenziós térben a pontok egymáshoz való helyzetét távolságukkal jellemezhetjük. Dolgozatomban kétféle távolságot fogok alkalmazni. i. Euklideszi távolság Két n dimenziós véletlen vektor (x, y) Euklideszi távolsága a megszokott módon: 12
13 , =, (20) ahol és az egyes vektorok koordinátáit jelöli. [4] A fenti távolság mátrixszorzással, a következő formában is felírható:, =,,,,. (21) ii. A kezdeti csoportokat euklideszi távolsággal határoztam meg. Mahalanobis távolság A Mahalanobis távolságot akkor használjuk, ha az adatok korreláltak és ennek hatását akarjuk kiküszöbölni. A távolság definíció szerint tehát:, =, (22) ahol C az adott n dimenziós valószínűségi eloszlás kovarianciamátrixa. [McLachlan,1999] (Ha C nem invertálható, akkor nem lehet alkalmazni.) A Mahalanobis-távolságot nem két pont közötti távolság kiszámítására fogom alkalmazni, hanem adott pont csoporttól való távolságára. Ha többdimenziós normális eloszlást használok, akkor ez a távolság a legmegfelelőbb. [3] Klaszterek közötti távolságok: A klaszterek közötti távolságmérésre négy féle módszert alkalmaztam, ezek alapján készítettem a dendrogramokat (ld. Függelék), amiket aztán összevetettem és meghatároztam a kezdeti csoportokat. i. Unweighted Pair-Group Method (UPGMA) ii. Az UPGMA módszer a két klaszter távolságát a pontok páronkénti távolságainak átlagával számolja. Az átlag súlyozatlan, ami annyit tesz, hogy a pontokat egyenlő aránnyal veszi figyelembe [5] :, =,, (23) ahol,,,, illetve,,, az r, illetve s klaszterekbe tartozó vektorokat jelöli. Weighted Pair-Group Method (WPGMA) A WPGMA az UPGMA távolság súlyozott változata, nem a pontokat, hanem a klasztereket veszi egyenlő súllyal [6][Ormándi] :, =,,, (24) 13
14 iii. amennyiben az r klaszter úgy állt elő, hogy a p és q klasztereket összevontuk. Centroid A Centroid módszer a két klaszter távolságát a klaszter középpontok távolságával számolja [8] :, =, (25) ahol az átlag súlyozatlan, ami annyit tesz, hogy az adott klaszter középpontja: =, (26) iv. ahol az r klaszter elemszámát jelöli, ahogy fent az UPGMA esetén is. Median A Median módszernél a csoportok középpontját az eltérések abszolút értéke alapján (L 1 norma) számítjuk [9] :, =, (27) ahol az az adott klaszter súlyozott középpontja. Azaz, ha az r klaszter a p és q klaszterek összefűzésével jött létre, akkor a klaszter súlyozott közepe: = +. (28) Az alábbi táblázatban látható a négy átlagos láncmódszer neve, ahogyan MVSP-ben használják, és az osztályozás. [MVSP] Páronkénti távolságok átlaga Centroid Súlyozatlan UPGMA Centroid Súlyozott WPGMA Median Az alábbi, centroid nevű példa alapján, a bal oldali csoport centroidjának koordinátái: 1.5 (0.5, 2.0 és 2.0 átlaga) az X tengelyen, 2.4 ( 3.5, 2.0 és 1.7 átlaga) az Y tengelyen. [MVSP] 5. ábra: Klaszterek közötti távolságok 14
15 Jelölések: adatpontok centroidok az új klaszter súlyozott átlaga az új klaszter súlyozatlan átlaga 2.4 Programok A számolásokhoz alapvetően két programot használtam. MVSP A klaszterezési eljárásokat a MultiVariate Statistical Package (MVSP) nevű program 3.21-es verziójával készítettem. Viszonylag egyszerű a használata, az adatok beimportálása után elvégzi a csoportosítást és dendrogramot készít. Ezzel a programmal végeztem a klaszteranalízist, készítettem el a dendrogramokat, amiket aztán összevetettem. R program Ez egy programozási nyelv statisztikai számításokhoz és ábrázoláshoz. Népszerű a hasonló programok között, mert ingyenesen letölthető és egyszerűbbnek számít, emiatt sok információt lehet róla találni az Interneten. Nekem a használata jóval bonyolultabb volt, mint az MVSP programé (lévén, hogy korábban sosem programoztam), viszont jóval többet is tud. Ezzel a programmal végeztem a számításokat, például a csoportok kovarianciamátrixának kiszámítását, illetve Mahalanobis távolságot is ezzel számoltam. 3. Vizsgálat Először egy kezdeti csoportosítást hoztam létre, felhasználva a fent említett módszereket. A már említett problémák miatt egy leegyszerűsített metrika segítségével. A sokváltozós adatok elemzése kétdimenziós ábrázolásukkal kezdődik, ezeken az ábrákon sokszor az objektumok alakzatokba (csoportokba) rendeződnek. Két-három dimenzióban az emberi szem felismeri a csoportokat, viszont több, jelen esetünkben 14 dimenzióban ez nem működik. A távolságok számításával párhuzamosan az algoritmusok elkezdik a dendrogramok készítését. Ezeket a dendrogramokat vetettem össze a csoportok elkészítéséhez. 15
16 A vizsgált minták, illetve a hozzájuk tartozó mérési eredmények szórásai megtalálhatóak a Függelékben. 3.1 Főkomponens-analízis Mindenekelőtt tehát elvégeztem az R mátrix elemeinek szignifikancia-vizsgálatát. A Bartlettféle gömbölyűség-próbát használtam a szignifikancia ellenőrzésére. Az adott mintákra a (18) képlet: a szabadsági fok =91, illetve = , =923,2121, (29) ez pedig jóval több, mint a 90 szabadságfokhoz tartozó értékek (f=0,999-nél is 137,2 a kritikus érték). Tehát a változók korreláltak, vagyis végezhetek dimenziócsökkentést. Az eredeti 14 változó által kifeszített teret a főkomponens-analízis segítségével (ami matematikailag egy főtengely-transzformáció) alacsonyabb dimenziójú térbe vetítjük az eredeti adatrendszer oszlopai közötti korreláció felhasználásával, remélve, hogy ily módon könnyebben értelmezhető csoportosulásokat fedezünk fel. A standardizált változók becsült korrelációs mátrixa (ebből jönnek ki a főkomponensek): 1-0,10 0,09 0,33-0,02 0,73 0,91 0,55 0,23 0,45 0,85 0,50 0,57-0,05-0,10 1 0,42-0,29 0,03-0,07-0,08 0,14-0,35 0,36-0,18-0,35 0,10 0,34 0,09 0,42 1-0,46 0,10-0,01 0,10 0,32-0,52 0,71-0,03-0,47 0,20 0,37 0,33-0,29-0,46 1-0,14 0,25 0,33 0,03 0,88-0,26 0,28 0,73 0,04-0,17-0,02 0,03 0,10-0,14 1-0,05-0,01 0,16-0,16 0,09 0,01-0,05 0,06 0,09 0,73-0,07-0,01 0,25-0,05 1 0,72 0,40 0,13 0,16 0,75 0,44 0,48-0,03 0,91-0,08 0,10 0,33-0,01 0,72 1 0,52 0,24 0,40 0,94 0,50 0,55 0,03 0,55 0,14 0,32 0,03 0,16 0,40 0,52 1-0,06 0,57 0,47 0,13 0,54-0,11 0,23-0,35-0,52 0,88-0,16 0,13 0,24-0,06 1-0,37 0,22 0,72-0,06-0,20 0,45 0,36 0,71-0,26 0,09 0,16 0,40 0,57-0,37 1 0,21-0,36 0,44 0,12 0,85-0,18-0,03 0,28 0,01 0,75 0,94 0,47 0,22 0,21 1 0,60 0,58-0,01 0,50-0,35-0,47 0,73-0,05 0,44 0,50 0,13 0,72-0,36 0,60 1 0,25-0,16 0,57 0,10 0,20 0,04 0,06 0,48 0,55 0,54-0,06 0,44 0,58 0,25 1 0,04-0,05 0,34 0,37-0,17 0,09-0,03 0,03-0,11-0,20 0,12-0,01-0,16 0,
17 A főkomponenseket a maximum variancia kritérium alapján határozzuk meg úgy, hogy a hozzájuk tartozó sajátérték nagysága alapján rakjuk sorba. Minden rákövetkező főkomponens annak a varianciának a legnagyobb részét írja le, amelyet nem magyaráznak meg az előző főkomponensek. Ezek szerint az adatokban lévő variancia legnagyobb részét az első főkomponens hordozza. A másodikban több információ van, mint a harmadikban. 2. ábra: A kovarianciamátrix ábrázolva A színek jelentése: kék: antikorrelált változók, ellentétesen változnak egymással a korrelációk, negatív korreláció zöld: kis értékek piros: nagyobbak, erősen korreláltak 3. ábra: A korrelációs mátrix sajátértékei Ha a sajátértékek azonosak lennének, akkor korrelálatlanok lennének az elemek. 17
18 Az első 4 sajátvektor, melyek egyben a főkomponensek generálásához tartozó súlyok: 4. ábra: Az első négy sajátvektor Például a 4-es főkomponenst döntően az 5. elem határozza meg. Azokat a súlyokat (a súlyok egyben a sajátvektorok koordinátái) mutatja meg, hogy melyiket kell venni és megszorozni az egyes mintákat. 18
19 Főkomponens-analízissel tehát 14-ről lecsökkentettem a dimenziót 5-re, így kaptam egy 5x80-as mátrixot. 3.2 Klaszteranalízis Az új, 5 dimenziós mátrixot vizsgáltam MVSP programban. A pontok között Euklideszi távolságot használva, a klaszterek között pedig a négy féle távolságmérő eljárást, amiket már fentebb említettem (UPGMA, WPGMA, Centroid, Median). Kaptam 4 dendrogramot (ld. Függelék), ezeket megvizsgáltam, összevetettem, és ezek alapján keletkezett 3 elkülöníthető csoport és 3 kiugró pont. A csoportok közül egynek csupán 4 eleme van, s mivel ez nagyon kevés, ezzel a csoporttal nem tudtam tovább dolgozni. Ennek a csoportnak az elemei a 29, 57, 75, 79 sorszámú minták. Tekintettel arra, hogy egymáshoz közel vannak a dendrogramon, a két nagyobb csoporttól viszont távol esnek, ezért a részletes vizsgálat nélkül elképzelhetőnek tartom, hogy ezek egy külön csoportot alkotnak. A kiugró értékek valószínűleg más-más műhelyben készültek, nem sorolhatóak egyik csoportba sem. A kiugró értékek az 5, 47, 63 sorszámú minták. 3.3 Kezdeti csoportok meghatározása A keletkezett két nagyobb csoporttal tovább tudtam számolni. Először mindkét csoportnak meghatároztam a csoportot jellemző centrumát és becsült kovarianciamátrixát. A két nagyobb csoport, az őket jellemző centrum és a becsült kovarianciamátrix tehát a következő: 1. csoport Ezek elemei a dendrogramok alapján a 2, 4, 6, 12, 17, 19, 22, 25, 26, 28, 30, 32, 33, 35, 37, 39, 40, 42, 50, 52, 55, 56, 59, 61, 67 sorszámú minták. Ez 25 db minta, ennek a csoportnak állapítottam meg a centrumát. A centrumot úgy számoltam ki, hogy vettem a csoportba kerülő mintákat és az egyes nyomelemek szerint kiszámoltam az átlagukat, így kaptam ezt a 14 elemű vektort. Ez a következő vektor lett: 19
20 Az 1. csoport becsült kovarianciamátrixa: az 1. csoport átlagvektora (centruma) 80,6 22, ,92 18,2104 5,2536 4, ,856 0, ,88 18,632 7, ,288 3, ,52 73,07-3,92 21,53 106,16-3,08 1,82 12,73 0,16 245,11 7,71 0,04 2,48 0,11-134,28-3,92 2,54 1,87-0,48 0,09-0,05-1,00-0,01-6,95-0,02-0,21-0,44-0,03-31,67 21,53 1,87 69,66 71,20-1,84 0,23 11,21 0,05 183,32 5,05 0,21 1,47-0,17 273,21 106,16-0,48 71,20 374,79-8,99 3,27 42,11 0,16 656,09 16,13 0,29 0,05-0,58-467,29-3,08 0,09-1,84-8,99 0,32-0,11-1,45-0,01-19,59-0,41-0,02 0,02 0,02 4,77 1,82-0,05 0,23 3,27-0,11 0,22 0,27 0,00 5,82 0,22-0,02 0,03-0,02-13,73 12,73-1,00 11,21 42,11-1,45 0,27 11,23 0,02 110,09 1,91 0,70 0,15-0,15 42,75 0,16-0,01 0,05 0,16-0,01 0,00 0,02 0,00 0,52 0,02 0,00 0,01 0,00-0,77 245,11-6,95 183,32 656,09-19,59 5,82 110,09 0, ,78 39,45 2,51 8,03-0,55 95,52 7,71-0,02 5,05 16,13-0,41 0,22 1,91 0,02 39,45 1,24-0,04 0,29-0,02 4,27 0,04-0,21 0,21 0,29-0,02-0,02 0,70 0,00 2,51-0,04 0,12 0,03-0,01 9,60 2,48-0,44 1,47 0,05 0,02 0,03 0,15 0,01 8,03 0,29 0,03 0,37 0,02 12,86 0,11-0,03-0,17-0,58 0,02-0,02-0,15 0,00-0,55-0,02-0,01 0,02 0,04-3,26-134,3-31,67 273,21-467,3 4,77-13,73 42,75-0,77 95,52 4,27 9,60 12,86-3, ,76 2. csoport Ezek elemei a dendrogramok alapján a 0, 1, 3, 7, 8, 9, 10, 11, 13, 14, 15, 16, 18, 20, 21, 23, 24, 27, 31, 34, 36, 38, 41, 43, 44, 45, 46, 48, 49, 51, 53, 54, 58, 60, 62, 64, 65, 66, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 76, 77, 78 sorszámú minták. Ez 48 db minta, ennek a centruma: a 2. csoport átlagvektora (centruma) 101, , , ,2104 4,8952 5, ,8188 0, , ,4042 8, ,8604 3, ,
21 A 2. csoport becsült kovarianciamátrixa: 60,42 1,23 28,68-16,99-1,05 2,50 26,76 0,00-35,16 4,79 3,62 4,13 0,56 270,21 1,23 26,29 5,60 1,33 0,53 0,39 2,76 0,02-4,22 0,54 0,01-0,65 0,06 367,28 28,68 5,60 141,10-34,13 0,59 1,06 18,56 0,06-33,74 3,79 1,90 2,29-0,20 573,62-16,99 1,33-34,13 129,60-0,92-2,46-9,62-0,04 196,06 2,64-3,01-5,79-0,75 1,81-1,05 0,53 0,59-0,92 0,16-0,03-0,53 0,00 0,18-0,14-0,04-0,04-0,02-2,99 2,50 0,39 1,06-2,46-0,03 0,42 1,14 0,00-5,85 0,03 0,20 0,23 0,07 2,74 26,76 2,76 18,56-9,62-0,53 1,14 15,32 0,02-16,09 2,75 1,97 2,05 0,36 206,22 0,00 0,02 0,06-0,04 0,00 0,00 0,02 0,00 0,01 0,01 0,00 0,00 0,00-0,50-35,16-4,22-33,74 196,06 0,18-5,85-16,09 0,01 655,29 6,61-3,19-5,05-0,26-483,82 4,79 0,54 3,79 2,64-0,14 0,03 2,75 0,01 6,61 0,90 0,27 0,26 0,03 29,83 3,62 0,01 1,90-3,01-0,04 0,20 1,97 0,00-3,19 0,27 0,34 0,40 0,07 17,55 4,13-0,65 2,29-5,79-0,04 0,23 2,05 0,00-5,05 0,26 0,40 0,89 0,08-0,82 0,56 0,06-0,20-0,75-0,02 0,07 0,36 0,00-0,26 0,03 0,07 0,08 0,09 10,16 270,21 367,28 573,62 1,81-2,99 2,74 206,22-0,50-483,8 29,83 17,55-0,82 10, ,10 A főkomponensek terében jobban elkülönülnek a csoportok, mert kevesebb a dimenzió (a minták korreláltságának köszönhetően). Ahogy a következő 3 ábráról is leolvasható, a kezdeti csoportok nagyjából valóban elkülönülnek. A csoportok az 1-2, az 1-3, illetve a 2-3 főkomponens térben: a 2. csoport elemei az 1. csoport elemei a kis elemszámú csoport elemei 6. ábra: Minták az 1-2 főkomponens terében 21
22 7. ábra: Minták a 2-3 főkomponens terében 8. ábra: Minták az 1-3 főkomponens terében 22
23 3.4 Kezdeti csoportosítás ellenőrzése Az előző csoportosítás egy kezdetleges csoportosítás. Most azonban ellenőrzöm, hogy mennyire jól közelítettem, a következőképpen. Megnéztem Mahalanobis távolságokkal, hogy azok az elemek, amelyek nem tartoznak bele az 1. csoportba (a 2. csoportba tartoznak), milyen távol vannak az 1. csoport centrumától, majd -próbával vizsgáltam [11], hogy valóban a 2. csoporthoz tartoznak e az oda sorolt elemek. V0 V1 V3 V7 V8 V9 V10 V11 V13 V14 V15 V16 V18 40,76 25,04 36,91 50,29 31,90 26,78 28,77 39,37 40,07 35,93 27,91 43,10 35,55 V20 V21 V23 V27 V31 V34 V36 V38 V41 V43 V44 V45 V46 28,90 26,45 34,55 43,17 22,63 31,60 31,35 43,00 12,19 37,82 55,48 28,44 37,90 V48 V49 V51 V53 V54 V58 V60 V62 V64 V65 V66 V68 V69 21,47 28,70 31,35 39,16 17,41 47,92 20,66 24,86 28,05 20,48 40,79 24,48 28,74 V70 V71 V72 V73 V74 V76 V77 V78 28,85 31,42 26,26 17,93 36,18 30,04 30,16 32,05 1. táblázat: A 2. csoport elemeinek távolsága az 1. csoport centrumától csoport centrumától való távolság 9. ábra: A 2. csoport elemeinek távolsága az 1. csoport centrumától Az x tengelyen láthatóak a 2. csoportban lévő elemek sorszáma. Mivel 14 elemem van, így a szabadságfok 14, ez alapján a -táblázatból leolvasható: Ha 75% valószínűséget veszek, akkor: 10. ábra: 14 szabadságfokú chi négyzet próba 23
24 11. ábra: Chi négyzet próba Akkor csak a 41 sorszámú minta van a kritikus érték alatt, azonban a 75% nem túl sok. Megvizsgálom, hogy 90% valószínűséggel melyek lesznek a kritikus érték alatt: Ekkor a 41-es mintán kívül még a 54, 60, 65, 73 sorszámú minták sem jók. Ha 95% valószínűséget veszek, akkor: 12. ábra: Chi négyzet próba 13. ábra: Chi-négyzet próba 24
25 A kritikus érték alatt van az előzőeken (41, 54, 60, 65, 73) kívül a 31 és 48 sorszámú minta. Ezek az elemek tehát valahol a 2 csoport határán helyezkedhetnek el. Utána megnéztem ugyanígy Mahalanobis távolságokkal, hogy azok az elemek, amelyek nem tartoznak bele az 2. csoportba (az 1. csoportba tartoznak), milyen távol vannak az 2. csoport centrumától, majd -próbával vizsgáltam, hogy valóban az 1. csoporthoz tartoznak e az oda sorolt elemek. Ekkor így alakultak az értékek: V2 V4 V6 V12 V17 V19 V22 V25 V26 V28 V30 V32 V33 79,41 137,27 134,60 123,24 76,28 121,16 144,00 101,71 147,09 107,39 141,08 111,00 129,80 V35 V37 V39 V40 V42 V50 V52 V55 V56 V59 V61 V67 119,68 97,08 137,19 94,99 138,94 113,48 133,06 93,71 125,40 102,76 142,23 140,15 1. táblázat: Az 1. csoport elemei a 2. csoport centrumától csoport centrumától való távolság 14. ábra: Az 1. csoport elemei a 2. csoport centrumától Ekkor jóval nagyobb értékek jöttek ki, a -próba értékeit megnézve látható, hogy ezek az értékek bőven nagyobbak, vagyis valószínűleg valóban az 1. csoporthoz tartoznak. Második lépésként megnéztem, hogy ha egy elemet kiveszek az 1. csoportból, és úgy számolom ki az új csoportot jellemző kovarianciamátrixot és centrumot, akkor a kivett elem milyen távol van az új centrumtól. Ezt is Mahalanobis távolsággal számoltam. 25
26 V2 V4 V6 V12 V17 V19 V22 V25 V26 V28 V30 V32 V33 16,62 54,47 18,56 52,70 56,91 672,60 35,26 20,48 12,75 14,52 22,26 10,74 37,07 V35 V37 V39 V40 V42 V50 V52 V55 V56 V59 V61 V67 51,37 42,52 25,72 27,55 29,07 38,03 65,82 28,03 29,99 27,17 43,87 645,73 2. táblázat: Távolságok az 1. csoport centrumától Láthatóan 2 érték igen kiugró (19 és 67 sorszámú minták), ezeket nem tettem rá a diagramra, hogy a többi jobban látszódjon. Így a következőképpen néz ki: Kivett értékek távolsága (1. csoport) 15. ábra: Távolságok az 1. csoport centrumától Ugyanígy végig csináltam a 2. csoportra, ismételten Mahalanobis távolsággal számoltam Kivett értékek távolsága (2. csoport) 16. ábra: Távolságok a 2. csoport centrumától 26
27 4. Összegzés 4.1 Eredmények Az ellenőrzés alapján azt a következtetést vontam le, hogy mivel a 41-es minta (amit eredetileg a 2. csoportba soroltam), az 1. csoport centrumához viszonylag közel van, illetve ha kivettem a 2. csoportból, akkor távol volt az új centrumtól. Tehát a 41-es minta tartozhat az 1. csoporthoz. A 19 és 67 sorszámú minták nagyon távol vannak az 1. csoport centrumától Mahalanobis távolsággal, pedig az első közelítés során oda soroltam őket. Viszont mivel a másik számításom szerint nincs közel a 2. csoport centrumához, így lehet, hogy egyik csoporthoz sem tartoznak. Több olyan elem nem volt, ami mindkét számítás szerint tartozhatna a másik csoporthoz. Számításaim alapján a végső csoportjaim: 1. csoport mintáinak sorszáma: 2, 4, 6, 12, 17, 22, 25, 26, 28, 30, 32, 33, 35, 37, 39, 40, 41, 42, 50, 52, 55, 56, 59, csoport mintáinak sorszáma: 0, 1, 3, 7, 8, 9, 10, 11, 13, 14, 15, 16, 18, 20, 21, 23, 24, 27, 31, 34, 36, 38, 43, 44, 45, 46, 48, 49, 51, 53, 54, 58, 60, 62, 64, 65, 66, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 76, 77, 78 A minták hovatartozásának van végleges régészeti eredménye. A 80 minta nagy része két műhelyből származik. Az egyik része Észak-Itáliából, a másik része Dél-Galliából, illetve van néhány minta, ami Banassacból, illetve Lezouxból, Franciaoszágból származik, de van egy Westendorf-Pfaffenhofenből, Németországból is. Ezek sorszámai az én számításaim szerint kiszóró pontoknak, vagy a kis elemszámú csoportok elemeinek felelnek meg, vagy más korból valóak. Az észak-itáliai eredmények az 1. csoportomnak, a dél-galliai eredmények a 2. csoportomnak felelnek meg kisebb eltérésekkel. Az eltérés azért lehetséges, mert más korból származnak, de ugyanabból a műhelyből. Olyan adatok is vannak, amelyeket a régész nem tudott meghatározni, én azonban a számításaim alapján be tudtam sorolni. 4.2 Értékelés Eddigi tanulmányaimban ezekkel a módszerekkel még nem foglalkoztunk, ezért ezek megismerése sok munkát igényelt, ugyanakkor sokat tanultam is belőle, amit további 27
28 tanulmányaimban remélhetőleg hasznosítani tudok. A feladat számítógépi programozást is igényelt, amiben eddig szintén nem volt gyakorlatom. Ezen a területen is sokat tanulhattam a szakdolgozat kidolgozása során. Összességében örülök, hogy ezt a feladatot választottam és a matematika számomra eddig ismeretlen területeivel is megismerkedhettem. 28
29 5. Irodalomjegyzék [Fegyverneki] Fegyverneki Sándor: Valószínűség-számítás és matematikai statisztika ( [Füstös, 2009] Füstös László: A sokváltozós adatelemzés módszerei, MTA Módszertani füzetek, 2009/1 ( [Horvai, 2001] Sokváltozós adatelemzés (Kemometria), szerkesztette Horvai György, Nemzeti Tankönyvkiadó, Budapest, [Jolliffe, 2009] Jolliffe I. T.: Principal Component analysis, New York: Springer-Verlag (Megjelent: Archeometriai Műhely 2010/2) [McLachlan, 1999] G. J. McLachlan: Mahalanobis distance (Resonance, June 1999 Volume 4 Number 6) ( [MVSP] MultiVariate Statistical Package program leírása [Obádovics, 2009] Dr. Obádovics Csilla: Klaszteranalízis, Eger, (Szakdolgozat, megtalálható: miau.gau.hu/miau/128/szakdolg_ocs.doc) [Ormándi] Ormándi Róbert: Mesterséges intelligencia II (Oktatási jegyzet, Szegedi Tudomány Egyetem, megtalálható: [Petz, 2000] Petz Dénes - Lángné Lázi Márta: Matematika III., BME Matematika Intézet, ( [Závoti] prof. Závoti József: A statisztika alapfogalmai (Internetes jegyzet, megtalálható: [1] Wikipedia ( [2] [3] [4] [5] UPGMA: [6] WPGMA: [7] [8] Centroid: [9] Median: [10] [11] A konzulensem javaslata alapján. 29
30 Függelék 30
31 Ce 98, ,4 86,9 79,6 72,6 72, , , , , ,2 70, ,5 96,4 Co 33, , ,2 24,9 23,4 40,7 29,3 25,5 33,5 25, ,6 19,7 21,4 21, ,2 22,6 18,6 26,1 21,8 20,2 21,6 22,6 20,9 19,8 22,1 12,2 Cr ,4 Cs 12,5 15,8 7,9 7,5 6,8 6,7 8,9 14,5 13,8 17, ,7 14, ,4 16,4 8,3 17 6, ,2 8,2 17,3 13,9 7 6,65 14,8 7,24 73,6 Fe% 6,11 4,96 5,43 4,62 5,23 5,26 5,42 5 4,36 5,08 4,84 4,89 5,75 4,41 4,78 4,92 4,95 5,64 5,08 4,29 4,67 4,84 5,54 4,38 4,96 5,44 5,64 4,57 5,4 4,01 Hf 4,73 4,98 4,36 5,9 3,7 5,25 4,48 6,9 5,56 6,46 3,9 4,63 3,52 5,55 5,04 5,7 4,6 4,4 4,8 4,2 5,04 5,4 3,3 5,7 5,8 4,6 3,9 5,3 4,3 5,1 La 49,3 49,5 35,9 41, ,1 37,1 52,4 50,5 51,3 47,2 51,6 34,7 52,9 52,7 52,9 51,2 40,8 50,8 43,1 52, , ,3 35,9 36,3 52,2 36,2 49,3 Lu 0,48 0,45 0,44 0,45 0,41 0,36 0,4 0,55 0,55 0,44 0,45 0,45 0,42 0,56 0,47 0,42 0,5 0,38 0,4 0,45 0,5 0,41 0,41 0,54 0,56 0,37 0,42 0,54 0,41 0,34 Rb Sc 20 20,5 17,8 17,1 17,8 17, ,7 20, ,6 20,7 18,4 21,2 20, ,9 19,2 21,2 19,8 21,5 20,5 18,1 20,3 20,5 17,5 17,5 20,7 17,7 14,4 Sm 8,5 8,4 7 7,7 6,6 7, ,4 8,8 8 8,6 6,8 9,2 9,3 9,4 8,8 7,6 8,8 7 8,7 8,6 6,8 8, ,18 7,14 8,7 6,99 8,8 Th 13,2 13,9 12,3 12,6 11,7 11, , ,8 12,6 14,1 12,8 15,3 14,3 13,8 13,3 13,5 15,2 12,7 14,3 14,3 12,5 14,4 14,6 11,8 12,3 13,9 11,8 20,1 Yb 3,6 3,7 3,4 4,14 2,9 3,04 2,56 3,9 3,23 3,63 3,3 3,56 2,88 3,44 3,67 3,5 3,33 3,02 4,1 3,1 3,1 3,4 3,6 3,26 4,3 3,08 2,88 3,9 3,35 2,6 Zn Ce 81 77,1 71,1 84,5 91,5 83,2 98, ,8 75,7 72,3 95, Co 20,7 20,7 25,2 20,8 21,1 21, ,5 19,1 24,2 24,3 20,7 22,6 18,6 19,9 19,8 17,7 18,8 18,8 22,9 19,4 20,1 21,4 21,4 17,9 23,1 22,4 14,3 21,3 25,4 Cr Cs 8,4 8,3 7,1 55, ,8 48,6 50,7 18 9,4 9,33 8,3 8,54 7,5 16,6 14,7 18,5 18, ,9 4,4 12,8 9,2 14,3 15,4 7,3 5,8 5,7 7,4 54,8 Fe% 5,58 5,78 5,9 4,18 4,33 4,35 4,46 4,44 4,53 5,5 5,72 5,74 5,98 5,35 5,48 4,7 4,84 21,3 4,51 4,69 5,45 4,52 5,68 4,87 4,75 5,39 5,64 4,11 5,3 4,51 Hf 3,8 4,1 3,57 4,6 4,2 4,4 5 3,9 5,5 3,9 3,96 3,76 3,24 6 6,02 5,74 6,21 5,34 5,14 5,13 4 5,5 3,7 6,1 5,2 3,6 4,6 4,7 6,1 4,4 La 35,8 36,4 34,7 43,8 43,3 42,3 45,6 45,3 50,7 36,6 37,7 36,6 35,8 43,1 51,8 52,2 52,6 53,2 52,1 52,3 37,1 50,3 38,1 49,5 48,2 36,6 35,7 43,7 46,4 43 Lu 0,43 0,54 0,39 0,48 0,48 0,38 0,47 0,46 0,51 0,39 0,47 0,47 0,38 0,45 0,5 0,5 0,5 0,55 0,45 0,48 0,45 0,47 0,43 0,49 0,44 0,43 0,43 0,36 0,43 0,46 Rb Sc 17,8 18,2 18,5 19,7 20,3 19,9 20,5 20, ,3 18,6 18,8 18,7 17,3 20,2 21,3 21,5 21,3 21,3 21,2 17,7 20,9 17,9 20,9 20,3 17, ,4 18,5 20,3 Sm 7,2 7,47 6,63 7,11 7,39 7,11 7,79 7,69 9,2 7,08 7,14 7,11 6,77 7,96 8,92 9,18 9,1 9,14 8,82 9,07 7,4 9,2 7,3 8,8 8,2 7 6,7 8,2 9,2 7,2 Th 12,5 12,1 11,9 11,8 11,9 12,2 13,2 13,1 14,6 11,4 12,3 13,6 12,2 14,4 13,6 14, ,8 15,1 15,5 12,4 15,5 13,4 14,3 13,8 11,8 11,8 16,9 15,7 12,1 Yb 3,02 3,19 3,24 3 3,6 3,1 3,5 3,1 4,1 2,9 3,24 3,3 3,24 3,33 3,19 3,75 3,73 3,65 3,62 3,59 3,2 3,9 3,3 3,9 3,2 3,2 3,2 2,5 3,2 2,9 Zn Ce 81 77,1 71,1 84,5 91,5 83,2 98, ,8 75,7 72,3 95, Co 20,7 20,7 25,2 20,8 21,1 21, ,5 19,1 24,2 24,3 20,7 22,6 18,6 19,9 19,8 17,7 18,8 18,8 22,9 Cr Cs 8,4 8,3 7,1 55, ,8 48,6 50,7 18 9,4 9,33 8,3 8,54 7,5 16,6 14,7 18,5 18, ,9 Fe% 5,58 5,78 5,9 4,18 4,33 4,35 4,46 4,44 4,53 5,5 5,72 5,74 5,98 5,35 5,48 4,7 4,84 21,3 4,51 4,69 Hf 3,8 4,1 3,57 4,6 4,2 4,4 5 3,9 5,5 3,9 3,96 3,76 3,24 6 6,02 5,74 6,21 5,34 5,14 5,13 3. táblázat: A 14 elem koncentrációja La 35,8 36,4 34,7 43,8 43,3 42,3 45,6 45,3 50,7 36,6 37,7 36,6 35,8 43,1 51,8 52,2 52,6 53,2 52,1 52,3 Lu 0,43 0,54 0,39 0,48 0,48 0,38 0,47 0,46 0,51 0,39 0,47 0,47 0,38 0,45 0,5 0,5 0,5 0,55 0,45 0,48 Rb Sc 17,8 18,2 18,5 19,7 20,3 19,9 20,5 20, ,3 18,6 18,8 18,7 17,3 20,2 21,3 21,5 21,3 21,3 21,2 Sm 7,2 7,47 6,63 7,11 7,39 7,11 7,79 7,69 9,2 7,08 7,14 7,11 6,77 7,96 8,92 9,18 9,1 9,14 8,82 9,07 Th 12,5 12,1 11,9 11,8 11,9 12,2 13,2 13,1 14,6 11,4 12,3 13,6 12,2 14,4 13,6 14, ,8 15,1 15,5 Yb 3,02 3,19 3,24 3 3,6 3,1 3,5 3,1 4,1 2,9 3,24 3,3 3,24 3,33 3,19 3,75 3,73 3,65 3,62 3,59 Zn
32 Ce 3,6 4 3,4 3,2 4 3,1 3, ,5 4 2, ,2 4 3, , , ,6 3,5 Co 1,5 1,3 1 0,8 1,1 1,3 1 1,7 1,3 1,1 1,4 1,3 1 1,1 1 1,1 1,1 0,9 1 1,5 0,9 1,3 1,1 0,9 1,1 0,8 0,9 0,8 0,8 0,7 Cr ,5 Cs 0,7 0,5 0,5 0,5 0,6 0,7 0,6 1 1,2 0,9 1,5 1 0,4 0,7 0,8 1,1 0,8 0,6 0,7 2,2 0,7 0,9 0,6 0,9 0,9 0,4 0,51 0,7 0,4 2,4 Fe% 0,22 0,18 0,2 0,17 0,19 0,2 0,2 0,18 0,16 0,18 0,18 0,18 0,18 0,16 0,17 0,18 0,18 0,21 0,19 0,16 0,17 0,18 0,2 0,16 0,18 0,17 0,21 0,17 0,17 0,15 Hf 0,5 0,38 0,5 0,4 0,4 0,6 0,38 0,7 0,47 0,61 0,5 0,62 0,33 0,48 0,48 0,5 0,6 0,4 0,5 0,5 0,4 0,6 0,4 0,5 0,5 0,4 0,4 0,5 0,3 0,5 La 1,6 1,4 1,2 1,4 1 1,2 1,2 1,7 1,6 1,7 1,5 1,7 1,1 1,7 1,7 1,7 1,7 1,3 1,6 1,4 1,7 1,7 1,4 1,6 2,1 1,2 1,2 1,7 1,2 1,6 Lu 0,04 0,08 0,04 0,03 0,02 0,05 0,07 0,11 0,02 0,02 0,03 0,04 0,04 0,03 0,04 0,05 0,04 0,04 0,05 0,03 0,05 0,03 0,04 0,03 0,04 0,04 0,03 0,02 0,03 0,03 Rb Sc 0,5 0,5 0,4 0,4 0,4 0,4 0,4 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,4 0,5 0,5 0,4 0,4 0,5 0,4 0,4 Sm 0,3 0,3 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,2 0,3 0,3 0,3 0,3 0,2 0,3 0,2 0,3 0,3 0,2 0,28 0,3 0,23 0,23 0,3 0,22 0,28 Th 0,6 0,6 0,6 0,5 0,3 0,7 0,6 0,8 0,6 0,8 0,6 0,7 0,5 0,6 0,6 0,7 0,7 0,7 0,7 0,6 0,6 0,7 0,6 0,6 0,7 0,5 0,5 0,6 0,5 0,8 Yb 0,2 0,2 0,2 0,18 0,3 0,3 0,15 0,5 0,14 0,21 0,25 0,27 0,15 0,6 0,22 0,7 0,74 0,2 0,3 0,2 0,1 0,4 0,2 0,31 0,3 0,35 0,17 0,2 0,17 0,2 Zn Ce 3 2,8 2,6 3,6 3,3 3,6 4, ,8 3,3 4 2,7 3, Co 0,9 0,9 1 0,9 0,9 0,9 1 0, ,3 0,8 0,8 0,9 0,9 1 0,8 1 0,8 0,9 0,9 1 0,8 0,9 1 0,6 1,8 1,1 Cr Cs 0,6 0,6 0,5 1,8 1,6 1,8 1,6 1,6 1,1 0,6 0,71 0,6 0,5 0,5 0,5 0,7 0,9 0,9 0,8 0,9 0,6 0,8 0,6 1 0,8 0,5 0,5 1,8 1,3 1,8 Fe% 0,2 0,19 0,2 0,15 0,16 0,16 0,16 0,16 0,17 0,2 0,2 0,21 0,2 0,2 0,21 0,18 0,18 0,6 0,17 0,18 0,2 0,17 0,21 0,18 0,17 0,17 0,21 0,13 0,27 0,17 Hf 0,4 0,4 0,31 0,4 0,5 0,4 0,5 0,4 0,6 0,4 0,5 0,43 0,37 0,4 0,5 0,4 0,53 0,51 0,4 0,44 0,4 0,5 0,4 0,6 0,4 0,3 0,4 0,3 1,1 0,4 La 0, ,2 1,2 1,2 1,5 1,2 1,6 1,2 1,1 1,1 1 1,2 1,5 1,5 1,5 1,5 1,5 1,5 1 1,4 1,1 1,6 1,3 1 1,2 1,2 1,8 1,2 Lu 0,02 0,03 0,07 0,1 0,03 0,03 0,03 0,09 0,05 0,04 0,03 0,04 0,02 0,04 0,02 0,02 0,04 0,02 0,03 0,02 0,02 0,1 0,17 0,06 0,02 0,02 0,02 0,02 0,07 0,03 Rb Sc 0,4 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,4 0,5 0,4 0,5 0,5 0,4 0,5 0,3 0,6 0,5 Sm 0,2 0,24 0,21 0,23 0,24 0,23 0,25 0,25 0,3 0,23 0,24 0,24 0,23 0,26 0,3 0,31 0,3 0,3 0,3 0,3 0,2 0,3 0,2 0,3 0,3 0,2 0,2 0,3 0,3 0,2 Th 0,5 0,5 0,5 0,6 0,6 0,6 0,5 0,6 0,7 0,6 0,6 0,7 0,5 0,6 0,6 0,5 0,8 0,6 0,6 0,7 0,5 0,6 0,6 0,7 0,6 0,5 0,5 0,6 0,9 0,5 Yb 0,2 0,24 1 0,2 0,2 0,4 0,2 0,3 0,2 0,2 0,22 0,2 0,12 0,17 0,16 0,25 0,2 0,16 0,14 0,16 0,2 0,2 0,2 0,2 0,1 0,1 0,1 0,1 0,4 0,1 Zn Ce Co 1 1 0,9 0,7 1,2 0,9 1, ,9 0,8 1 0,2 0,9 1,1 0,7 0,8 0,7 0,8 0,5 Fe% 0,17 0,16 0,16 0,17 0,2 0,18 0,2 0,19 0,19 0,19 0,16 0,22 0,19 0,18 0,2 0,17 0,18 0,17 0,15 0,15 Hf 0,5 0,4 0,4 0,5 0,5 0,5 0,6 0,4 0,4 0,4 0,4 0,5 0,4 0,4 0,5 0,5 0,4 0,5 0,4 0,4 La 1,4 1,1 1,2 1,7 1,2 1,5 1,6 1,1 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,5 1,4 1,5 1,6 1,5 1,5 Lu 0,03 0,02 0,02 0,03 0,03 0,03 0,2 0,03 0,03 0,03 0,02 0,02 0,03 0,02 0,03 0,02 0,1 0,03 0,02 0,03 Cr Cs 0,7 1,7 1,3 6 1,4 0,9 1,6 1,5 1,3 1,3 1,3 0,8 1,2 0,9 1 2,3 0,7 0,9 0,5 2,2 4. táblázat: Mérési eredmények becsült szórása nyomelemenként Rb Sc 0,5 0,5 0,4 0,3 0,5 0,6 0,6 6 0,6 0,6 0,5 0,5 0,6 0,5 0,5 0,4 0,6 0,6 0,5 0,4 Sm 0,3 0,2 0,2 0,4 0,3 0,3 0,3 0,2 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 Th 0,6 0,5 0,6 1,3 0,6 0,5 0,7 0,6 0,6 0,5 0,5 0,6 0,5 0,5 0,7 0,7 0,6 0,5 0,6 0,6 Yb 0,1 0,1 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,3 0,2 0,1 0,2 0,1 0,2 0,2 0,2 0,2 0,1 0,2 0,2 Zn
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
RészletesebbenFEGYVERNEKI 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:
RészletesebbenFEGYVERNEKI 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
RészletesebbenPrincipal Component Analysis
Principal Component Analysis Principal Component Analysis Principal Component Analysis Definíció Ortogonális transzformáció, amely az adatokat egy új koordinátarendszerbe transzformálja úgy, hogy a koordináták
Részletesebben1. 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
RészletesebbenMatematikai geodéziai számítások 6.
Matematikai geodéziai számítások 6. Lineáris regresszió számítás elektronikus távmérőkre Dr. Bácsatyai, László Matematikai geodéziai számítások 6.: Lineáris regresszió számítás elektronikus távmérőkre
RészletesebbenMatematikai geodéziai számítások 6.
Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kara Dr. Bácsatyai László Matematikai geodéziai számítások 6. MGS6 modul Lineáris regresszió számítás elektronikus távmérőkre SZÉKESFEHÉRVÁR 2010 Jelen szellemi
RészletesebbenFEGYVERNEKI 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,
RészletesebbenA maximum likelihood becslésről
A maximum likelihood becslésről Definíció Parametrikus becsléssel foglalkozunk. Adott egy modell, mellyel elképzeléseink szerint jól leírható a meghatározni kívánt rendszer. (A modell típusának és rendszámának
RészletesebbenStatisztika - bevezetés Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc 1
Statisztika - bevezetés 00.04.05. Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc Bevezetés Véletlen jelenség fogalma jelenséget okok bizonyos rendszere hozza létre ha mindegyik figyelembe vehető egyértelmű leírás általában
RészletesebbenMatematikai geodéziai számítások 5.
Matematikai geodéziai számítások 5 Hibaterjedési feladatok Dr Bácsatyai László Matematikai geodéziai számítások 5: Hibaterjedési feladatok Dr Bácsatyai László Lektor: Dr Benedek Judit Ez a modul a TÁMOP
RészletesebbenFEGYVERNEKI 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,
RészletesebbenMiskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet
Klaszteranalízis Hasonló dolgok csoportosítását jelenti, gyakorlatilag az osztályozás szinonimájaként értelmezhetjük. A klaszteranalízis célja A klaszteranalízis alapvető célja, hogy a megfigyelési egységeket
RészletesebbenMatematikai geodéziai számítások 10.
Matematikai geodéziai számítások 10. Hibaellipszis, talpponti görbe és közepes ponthiba Dr. Bácsatyai, László Matematikai geodéziai számítások 10.: Hibaellipszis, talpponti görbe és Dr. Bácsatyai, László
Részletesebbenbiometria II. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Matematikai-statisztikai adatfeldolgozás
Kísérlettervezés - biometria II. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Matematikai-statisztikai adatfeldolgozás A matematikai-statisztika feladata tapasztalati adatok feldolgozásával segítséget nyújtani
RészletesebbenBiomatematika 12. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János
Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar Biomatematikai és Számítástechnikai Tanszék Biomatematika 12. Regresszió- és korrelációanaĺızis Fodor János Copyright c Fodor.Janos@aotk.szie.hu Last Revision
RészletesebbenHipotézis STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Munkahipotézis (H a ) Tematika. Tudományos hipotézis. 1. Előadás. Hipotézisvizsgálatok
STATISZTIKA 1. Előadás Hipotézisvizsgálatok Tematika 1. Hipotézis vizsgálatok 2. t-próbák 3. Variancia-analízis 4. A variancia-analízis validálása, erőfüggvény 5. Korreláció számítás 6. Kétváltozós lineáris
RészletesebbenA Statisztika alapjai
A Statisztika alapjai BME A3c Magyar Róbert 2016.05.12. Mi az a Statisztika? A statisztika a valóság számszerű információinak megfigyelésére, összegzésére, elemzésére és modellezésére irányuló gyakorlati
RészletesebbenMatematikai geodéziai számítások 5.
Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kara Dr Bácsatyai László Matematikai geodéziai számítások 5 MGS5 modul Hibaterjedési feladatok SZÉKESFEHÉRVÁR 2010 Jelen szellemi terméket a szerzői jogról
RészletesebbenDiverzifikáció Markowitz-modell MAD modell CAPM modell 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet
Operációkutatás I. 2017/2018-2. Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet Számítógépes Optimalizálás Tanszék 11. Előadás Portfólió probléma Portfólió probléma Portfólió probléma Adott részvények (kötvények,tevékenységek,
RészletesebbenMatematika A2 vizsga mgeoldása június 4.
Matematika A vizsga mgeoldása 03. június.. (a (3 pont Definiálja az f(x, y függvény határértékét az (x 0, y 0 helyen! Megoldás: Legyen D R, f : D R. Legyen az f(x, y függvény értelmezve az (x 0, y 0 pont
Részletesebbenx, x R, x rögzített esetén esemény. : ( ) x Valószínűségi Változó: Feltételes valószínűség: Teljes valószínűség Tétele: Bayes Tétel:
Feltételes valószínűség: Teljes valószínűség Tétele: Bayes Tétel: Valószínűségi változó általános fogalma: A : R leképezést valószínűségi változónak nevezzük, ha : ( ) x, x R, x rögzített esetén esemény.
RészletesebbenBevezetés a hipotézisvizsgálatokba
Bevezetés a hipotézisvizsgálatokba Nullhipotézis: pl. az átlag egy adott µ becslése : M ( x -µ ) = 0 Alternatív hipotézis: : M ( x -µ ) 0 Szignifikancia: - teljes bizonyosság csak teljes enumerációra -
RészletesebbenBiostatisztika 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.
RészletesebbenStatisztika 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
RészletesebbenKabos: 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,
Részletesebben2013 ŐSZ. 1. Mutassa be az egymintás z-próba célját, alkalmazásának feltételeit és módszerét!
GAZDASÁGSTATISZTIKA KIDOLGOZOTT ELMÉLETI KÉRDÉSEK A 3. ZH-HOZ 2013 ŐSZ Elméleti kérdések összegzése 1. Mutassa be az egymintás z-próba célját, alkalmazásának feltételeit és módszerét! 2. Mutassa be az
Részletesebben1. Generátorrendszer. Házi feladat (fizikából tudjuk) Ha v és w nem párhuzamos síkvektorok, akkor generátorrendszert alkotnak a sík vektorainak
1. Generátorrendszer Generátorrendszer. Tétel (Freud, 4.3.4. Tétel) Legyen V vektortér a T test fölött és v 1,v 2,...,v m V. Ekkor a λ 1 v 1 + λ 2 v 2 +... + λ m v m alakú vektorok, ahol λ 1,λ 2,...,λ
RészletesebbenMiért fontos számunkra az előző gyakorlaton tárgyalt lineáris algebrai ismeretek
Az november 23-i szeminárium témája Rövid összefoglaló Miért fontos számunkra az előző gyakorlaton tárgyalt lineáris algebrai ismeretek felfrissítése? Tekintsünk ξ 1,..., ξ k valószínűségi változókat,
RészletesebbenA 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
RészletesebbenGEOSTATISZTIKA. Földtudományi mérnöki MSc, geofizikus-mérnöki szakirány. 2018/2019 I. félév TANTÁRGYI KOMMUNIKÁCIÓS DOSSZIÉ
GEOSTATISZTIKA Földtudományi mérnöki MSc, geofizikus-mérnöki szakirány 2018/2019 I. félév TANTÁRGYI KOMMUNIKÁCIÓS DOSSZIÉ Miskolci Egyetem Műszaki Földtudományi Kar Geofizikai és Térinformatikai Intézet
RészletesebbenHipotézis, 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
Részletesebbene (t µ) 2 f (t) = 1 F (t) = 1 Normális eloszlás negyedik centrális momentuma:
Normális eloszlás ξ valószínűségi változó normális eloszlású. ξ N ( µ, σ 2) Paraméterei: µ: várható érték, σ 2 : szórásnégyzet (µ tetszőleges, σ 2 tetszőleges pozitív valós szám) Normális eloszlás sűrűségfüggvénye:
Részletesebbeny ij = µ + α i + e ij
Elmélet STATISZTIKA 3. Előadás Variancia-analízis Lineáris modellek A magyarázat a függő változó teljes heterogenitásának két részre bontását jelenti. A teljes heterogenitás egyik része az, amelynek okai
RészletesebbenSajátértékek és sajátvektorok. mf1n1a06- mf1n2a06 Csabai István
Sajátértékek és sajátvektorok A fizika numerikus módszerei I. mf1n1a06- mf1n2a06 Csabai István Lineáris transzformáció Vektorok lineáris transzformációja: általános esetben az x vektor iránya és nagysága
RészletesebbenModern műszeres analitika szeminárium Néhány egyszerű statisztikai teszt
Modern műszeres analitika szeminárium Néhány egyszerű statisztikai teszt Galbács Gábor KIUGRÓ ADATOK KISZŰRÉSE STATISZTIKAI TESZTEKKEL Dixon Q-tesztje Gyakori feladat az analitikai kémiában, hogy kiugrónak
RészletesebbenMatematikai alapok és valószínőségszámítás. Középértékek és szóródási mutatók
Matematikai alapok és valószínőségszámítás Középértékek és szóródási mutatók Középértékek A leíró statisztikák talán leggyakrabban használt csoportját a középértékek jelentik. Legkönnyebben mint az adathalmaz
RészletesebbenMatematikai statisztika c. tárgy oktatásának célja és tematikája
Matematikai statisztika c. tárgy oktatásának célja és tematikája 2015 Tematika Matematikai statisztika 1. Időkeret: 12 héten keresztül heti 3x50 perc (előadás és szeminárium) 2. Szükséges előismeretek:
Részletesebben11. Előadás. 11. előadás Bevezetés a lineáris programozásba
11. Előadás Gondolkodnivalók Sajátérték, Kvadratikus alak 1. Gondolkodnivaló Adjuk meg, hogy az alábbi A mátrixnak mely α értékekre lesz sajátértéke a 5. Ezen α-ák esetén határozzuk meg a 5 sajátértékhez
RészletesebbenKészítette: Fegyverneki Sándor
VALÓSZÍNŰSÉGSZÁMÍTÁS Összefoglaló segédlet Készítette: Fegyverneki Sándor Miskolci Egyetem, 2001. i JELÖLÉSEK: N a természetes számok halmaza (pozitív egészek) R a valós számok halmaza R 2 {(x, y) x, y
RészletesebbenVéletlen jelenség: okok rendszere hozza létre - nem ismerhetjük mind, ezért sztochasztikus.
Valószín ségelméleti és matematikai statisztikai alapfogalmak összefoglalása (Kemény Sándor - Deák András: Mérések tervezése és eredményeik értékelése, kivonat) Véletlen jelenség: okok rendszere hozza
RészletesebbenMatematika A1a Analízis
B U D A P E S T I M Ű S Z A K I M A T E M A T I K A É S G A Z D A S Á G T U D O M Á N Y I I N T É Z E T E G Y E T E M Matematika A1a Analízis BMETE90AX00 Vektorok StKis, EIC 2019-02-12 Wettl Ferenc ALGEBRA
RészletesebbenNagy számok törvényei Statisztikai mintavétel Várható érték becslése. Dr. Berta Miklós Fizika és Kémia Tanszék Széchenyi István Egyetem
agy számok törvényei Statisztikai mintavétel Várható érték becslése Dr. Berta Miklós Fizika és Kémia Tanszék Széchenyi István Egyetem A mérés mint statisztikai mintavétel A méréssel az eloszlásfüggvénnyel
Részletesebbenc adatpontok és az ismeretlen pont közötti kovariancia vektora
1. MELLÉKLET: Alkalmazott jelölések A mintaterület kiterjedése, területe c adatpontok és az ismeretlen pont közötti kovariancia vektora C(0) reziduális komponens varianciája C R (h) C R Cov{} d( u, X )
RészletesebbenGEOSTATISZTIKA II. Geográfus MSc szak. 2019/2020 I. félév TANTÁRGYI KOMMUNIKÁCIÓS DOSSZIÉ
GEOSTATISZTIKA II. Geográfus MSc szak 2019/2020 I. félév TANTÁRGYI KOMMUNIKÁCIÓS DOSSZIÉ Miskolci Egyetem Műszaki Földtudományi Kar Geofizikai és Térinformatikai Intézet A tantárgy adatlapja Tantárgy neve:
RészletesebbenLeíró és matematikai statisztika el adásnapló Matematika alapszak, matematikai elemz szakirány 2016/2017. tavaszi félév
Leíró és matematikai statisztika el adásnapló Matematika alapszak, matematikai elemz szakirány 2016/2017. tavaszi félév A pirossal írt anyagrészeket nem fogom közvetlenül számon kérni a vizsgán, azok háttérismeretként,
Részletesebben(Independence, dependence, random variables)
Két valószínűségi változó együttes vizsgálata Feltételes eloszlások Két diszkrét változó együttes eloszlása a lehetséges értékpárok és a hozzájuk tartozó valószínűségek (táblázat) Példa: Egy urna 3 fehér,
RészletesebbenANOVA,MANOVA. Márkus László március 30. Márkus László ANOVA,MANOVA március / 26
ANOVA,MANOVA Márkus László 2013. március 30. Márkus László ANOVA,MANOVA 2013. március 30. 1 / 26 ANOVA / MANOVA One-Way ANOVA (Egyszeres ) Analysis of Variance (ANOVA) = szóráselemzés A szórásokat elemezzük,
RészletesebbenAdatok 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[Biomatematika 2] Orvosi biometria
[Biomatematika 2] Orvosi biometria 2016.02.29. A statisztika típusai Leíró jellegű statisztika: összegzi egy adathalmaz jellemzőit. A középértéket jelemzi (medián, módus, átlag) Az adatok változékonyságát
RészletesebbenNormális 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
RészletesebbenSTATISZTIKA. 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
RészletesebbenKorreláció 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.
RészletesebbenEgyszempontos 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
RészletesebbenBiometria 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
RészletesebbenTöbb 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...
RészletesebbenKÖVETKEZTETŐ STATISZTIKA
ÁVF GM szak 2010 ősz KÖVETKEZTETŐ STATISZTIKA A MINTAVÉTEL BECSLÉS A sokasági átlag becslése 2010 ősz Utoljára módosítva: 2010-09-07 ÁVF Oktató: Lipécz György 1 A becslés alapfeladata Pl. Hányan láttak
RészletesebbenMÉRÉSI EREDMÉNYEK PONTOSSÁGA, A HIBASZÁMÍTÁS ELEMEI
MÉRÉSI EREDMÉYEK POTOSSÁGA, A HIBASZÁMÍTÁS ELEMEI. A mérési eredmény megadása A mérés során kapott értékek eltérnek a mérendő fizikai mennyiség valódi értékétől. Alapvetően kétféle mérési hibát különböztetünk
Részletesebben[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
RészletesebbenKutatásmódszertan és prezentációkészítés
Kutatásmódszertan és prezentációkészítés 10. rész: Az adatelemzés alapjai Szerző: Kmetty Zoltán Lektor: Fokasz Nikosz Tizedik rész Az adatelemzés alapjai Tartalomjegyzék Bevezetés Leíró statisztikák I
RészletesebbenBiomatematika 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
RészletesebbenGyakorló feladatok I.
Gyakorló feladatok I. a Matematika Aa Vektorüggvények tárgyhoz (D D5 kurzusok) Összeállította: Szili László Ajánlott irodalmak:. G.B. Thomas, M.D. Weir, J. Hass, F.R. Giordano: Thomas-féle KALKULUS I.,
RészletesebbenVektorok, mátrixok, lineáris egyenletrendszerek
a Matematika mérnököknek I. című tárgyhoz Vektorok, mátrixok, lineáris egyenletrendszerek Vektorok A rendezett valós számpárokat kétdimenziós valós vektoroknak nevezzük. Jelölésükre latin kisbetűket használunk.
RészletesebbenA mérési eredmény megadása
A mérési eredmény megadása A mérés során kapott értékek eltérnek a mérendő fizikai mennyiség valódi értékétől. Alapvetően kétféle mérési hibát különböztetünk meg: a determinisztikus és a véletlenszerű
Részletesebben4/24/12. 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
RészletesebbenHipotézis vizsgálatok
Hipotézis vizsgálatok Hipotézisvizsgálat Hipotézis: az alapsokaság paramétereire vagy az alapsokaság eloszlására vonatkozó feltevés. Hipotézis ellenőrzés: az a statisztikai módszer, amelynek segítségével
RészletesebbenGauss-Jordan módszer Legkisebb négyzetek módszere, egyenes LNM, polinom LNM, függvény. Lineáris algebra numerikus módszerei
A Gauss-Jordan elimináció, mátrixinvertálás Gauss-Jordan módszer Ugyanazzal a technikával, mint ahogy a k-adik oszlopban az a kk alatti elemeket kinulláztuk, a fölötte lévő elemeket is zérussá lehet tenni.
RészletesebbenSegítség az outputok értelmezéséhez
Tanulni: 10.1-10.3, 10.5, 11.10. Hf: A honlapra feltett falco_exp.zip-ben lévő exploratív elemzések áttanulmányozása, érdekességek, észrevételek kigyűjtése. Segítség az outputok értelmezéséhez Leiro: Leíró
RészletesebbenStatisztikai következtetések Nemlineáris regresszió Feladatok Vége
[GVMGS11MNC] Gazdaságstatisztika 10. előadás: 9. Regressziószámítás II. Kóczy Á. László koczy.laszlo@kgk.uni-obuda.hu Keleti Károly Gazdasági Kar Vállalkozásmenedzsment Intézet A standard lineáris modell
RészletesebbenÁltalánosan, bármilyen mérés annyit jelent, mint meghatározni, hányszor van meg
LMeasurement.tex, March, 00 Mérés Általánosan, bármilyen mérés annyit jelent, mint meghatározni, hányszor van meg a mérendő mennyiségben egy másik, a mérendővel egynemű, önkényesen egységnek választott
Részletesebbeny ij = µ + α i + e ij STATISZTIKA Sir Ronald Aylmer Fisher Példa Elmélet A variancia-analízis alkalmazásának feltételei Lineáris modell
Példa STATISZTIKA Egy gazdálkodó k kukorica hibrid termesztése között választhat. Jelöljük a fajtákat A, B, C, D-vel. Döntsük el, hogy a hibridek termesztése esetén azonos terméseredményre számíthatunk-e.
RészletesebbenElméleti összefoglaló a Valószín ségszámítás kurzushoz
Elméleti összefoglaló a Valószín ségszámítás kurzushoz Véletlen kísérletek, események valószín sége Deníció. Egy véletlen kísérlet lehetséges eredményeit kimeneteleknek nevezzük. A kísérlet kimeneteleinek
RészletesebbenStatisztika 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
RészletesebbenKeresztmetszet másodrendű nyomatékainak meghatározása
BUDAPEST MŰSZAK ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNY EGYETEM Keresztmetszet másodrendű nyomatékainak meghatározása Segédlet a Szilárdságtan c tárgy házi feladatához Készítette: Lehotzky Dávid Budapest, 205 február 28 ábra
RészletesebbenStatisztikai 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
RészletesebbenStatisztika I. 12. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre
Statisztika I. 1. előadás Előadó: Dr. Ertsey Imre Regresszió analízis A korrelációs együttható megmutatja a kapcsolat irányát és szorosságát. A kapcsolat vizsgálata során a gyakorlatban ennél messzebb
RészletesebbenVektorterek. =a gyakorlatokon megoldásra ajánlott
Vektorterek =a gyakorlatokon megoldásra ajánlott 40. Alteret alkotnak-e a valós R 5 vektortérben a megadott részhalmazok? Ha igen, akkor hány dimenziósak? (a) L = { (x 1, x 2, x 3, x 4, x 5 ) x 1 = x 5,
Részletesebbenegyetemi jegyzet Meskó Balázs
egyetemi jegyzet 2011 Előszó 2. oldal Tartalomjegyzék 1. Bevezetés 4 1.1. A matematikai statisztika céljai.............................. 4 1.2. Alapfogalmak......................................... 4 2.
RészletesebbenElemi statisztika fizikusoknak
1. oldal Elemi statisztika fizikusoknak Pollner Péter Biológiai Fizika Tanszék pollner@elte.hu Az adatok leírása, megismerése és összehasonlítása 2-1 Áttekintés 2-2 Gyakoriság eloszlások 2-3 Az adatok
RészletesebbenMatematikai geodéziai számítások 9.
Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kara Dr Bácsatyai László Matematikai geodéziai számítások 9 MGS9 modul Szabad álláspont kiegyenlítése SZÉKESFEHÉRVÁR 2010 Jelen szellemi terméket a szerzői
RészletesebbenLINEÁRIS ALGEBRA. matematika alapszak. Euklideszi terek. SZTE Bolyai Intézet, őszi félév. Euklideszi terek LINEÁRIS ALGEBRA 1 / 40
LINEÁRIS ALGEBRA matematika alapszak SZTE Bolyai Intézet, 2016-17. őszi félév Euklideszi terek Euklideszi terek LINEÁRIS ALGEBRA 1 / 40 Euklideszi tér Emlékeztető: A standard belső szorzás és standard
Részletesebben17. előadás: Vektorok a térben
17. előadás: Vektorok a térben Szabó Szilárd A vektor fogalma A mai előadásban n 1 tetszőleges egész szám lehet, de az egyszerűség kedvéért a képletek az n = 2 esetben szerepelnek. Vektorok: rendezett
RészletesebbenValószínűségi változók. Várható érték és szórás
Matematikai statisztika gyakorlat Valószínűségi változók. Várható érték és szórás Valószínűségi változók 2016. március 7-11. 1 / 13 Valószínűségi változók Legyen a (Ω, A, P) valószínűségi mező. Egy X :
RészletesebbenA valószínűségszámítás elemei
A valószínűségszámítás elemei Kísérletsorozatban az esemény relatív gyakorisága: k/n, ahol k az esemény bekövetkezésének abszolút gyakorisága, n a kísérletek száma. Pl. Jelenség: kockadobás Megfigyelés:
RészletesebbenRegresszió. Csorba János. Nagyméretű adathalmazok kezelése március 31.
Regresszió Csorba János Nagyméretű adathalmazok kezelése 2010. március 31. A feladat X magyarázó attribútumok halmaza Y magyarázandó attribútumok) Kérdés: f : X -> Y a kapcsolat pár tanítópontban ismert
Részletesebben6. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 6. előadás Bázis, dimenzió
6. Előadás Megyesi László: Lineáris algebra, 37. 41. oldal. Gondolkodnivalók Lineáris függetlenség 1. Gondolkodnivaló Legyen V valós számtest feletti vektortér. Igazolja, hogy ha a v 1, v 2,..., v n V
RészletesebbenBiomatematika 13. Varianciaanaĺızis (ANOVA)
Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar Biomatematikai és Számítástechnikai Tanszék Biomatematika 13. Varianciaanaĺızis (ANOVA) Fodor János Copyright c Fodor.Janos@aotk.szie.hu Last Revision Date:
RészletesebbenMATEMATIKA ÉRETTSÉGI május 8. EMELT SZINT
MATEMATIKA ÉRETTSÉGI 007. május 8. EMELT SZINT 1) Oldja meg a valós számok halmazán az alábbi egyenletet! x x 4 log 9 10 sin x x 6 I. (11 pont) sin 1 lg1 0 log 9 9 x x 4 Így az 10 10 egyenletet kell megoldani,
RészletesebbenTöbbváltozós lineáris regresszió 3.
Többváltozós lineáris regresszió 3. Orlovits Zsanett 2018. október 10. Alapok Kérdés: hogyan szerepeltethetünk egy minőségi (nominális) tulajdonságot (pl. férfi/nő, egészséges/beteg, szezonális hatások,
RészletesebbenA mérés problémája a pedagógiában. Dr. Nyéki Lajos 2015
A mérés problémája a pedagógiában Dr. Nyéki Lajos 2015 A mérés fogalma Mérésen olyan tevékenységet értünk, amelynek eredményeként a vizsgált jelenség számszerűen jellemezhetővé, más hasonló jelenségekkel
RészletesebbenElméleti összefoglaló a Sztochasztika alapjai kurzushoz
Elméleti összefoglaló a Sztochasztika alapjai kurzushoz 1. dolgozat Véletlen kísérletek, események valószín sége Deníció. Egy véletlen kísérlet lehetséges eredményeit kimeneteleknek nevezzük. A kísérlet
RészletesebbenNagyméretű adathalmazok kezelése (BMEVISZM144) Reinhardt Gábor április 5.
Asszociációs szabályok Budapesti Műszaki- és Gazdaságtudományi Egyetem 2012. április 5. Tartalom 1 2 3 4 5 6 7 ismétlés A feladat Gyakran együtt vásárolt termékek meghatározása Tanultunk rá hatékony algoritmusokat
RészletesebbenFaktoranalízis az SPSS-ben
Faktoranalízis az SPSS-ben Kvantitatív statisztikai módszerek Petrovics Petra Feladat Megnyitás: faktor.sav Fogyasztók materialista vonásai (Richins-skála) Forrás: Sajtos-Mitev, 250.oldal Faktoranalízis
RészletesebbenMatematikai geodéziai számítások 9.
Matematikai geodéziai számítások 9 Szabad álláspont kiegyenlítése Dr Bácsatyai, László Created by XMLmind XSL-FO Converter Matematikai geodéziai számítások 9: Szabad álláspont kiegyenlítése Dr Bácsatyai,
RészletesebbenRegressziós vizsgálatok
Regressziós vizsgálatok Regresszió (regression) Általános jelentése: visszaesés, hanyatlás, visszafelé mozgás, visszavezetés. Orvosi területen: visszafejlődés, involúció. A betegség tünetei, vagy maga
RészletesebbenBIOMATEMATIKA ELŐADÁS
BIOMATEMATIKA ELŐADÁS 9. Együttes eloszlás, kovarianca, nevezetes eloszlások Debreceni Egyetem, 2015 Dr. Bérczes Attila, Bertók Csanád A diasor tartalma 1 Bevezetés, definíciók Együttes eloszlás Függetlenség
RészletesebbenKettőnél 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
RészletesebbenGauss-Seidel iteráció
Közelítő és szimbolikus számítások 5. gyakorlat Iterációs módszerek: Jacobi és Gauss-Seidel iteráció Készítette: Gelle Kitti Csendes Tibor Somogyi Viktor London András Deák Gábor jegyzetei alapján 1 ITERÁCIÓS
RészletesebbenAnyagvizsgálati módszerek Mérési adatok feldolgozása. Anyagvizsgálati módszerek
Anyagvizsgálati módszerek Mérési adatok feldolgozása Anyagvizsgálati módszerek Pannon Egyetem Mérnöki Kar Anyagvizsgálati módszerek Statisztika 1/ 22 Mérési eredmények felhasználása Tulajdonságok hierarchikus
RészletesebbenMatematika (mesterképzés)
Matematika (mesterképzés) Környezet- és Településmérnököknek Debreceni Egyetem Műszaki Kar, Műszaki Alaptárgyi Tanszék Vinczéné Varga A. Környezet- és Településmérnököknek 2016/2017/I 1 / 29 Lineáris tér,
Részletesebben