Molnár László egyetemi tanársegéd Miskolci Egyetem, Marketing Intézet. Absztrakt

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "Molnár László egyetemi tanársegéd Miskolci Egyetem, Marketing Intézet. Absztrakt"

Átírás

1 A kutatás-fejlesztés aktvtás mérés módszere, külöös tektettel a K+F Teljesítméy Idexre (R&D-PERFIND) és a K+F Hatékoyság Idexre (R&D-EFFIND) Molár László egyetem taársegéd Mskolc Egyetem, Marketg Itézet Absztrakt Az országok teljesítméyét összehasolító összetett mutatószámok rát egyarát övekvı érdeklıdés tapasztalható a poltka dötéshozók és a közvéleméy részérıl. Az országok egyszerő összehasolítását lehetıvé tevı mutatószámok olya komplex és eheze megfogható területek bemutatására alkalmasak, mt a techológa fejlıdés, az ovácó és a kutatás-fejlesztés. Ezekkel az dkátorokkal köyebb a közvéleméy tájékoztatása, mt megtalál a közös tredet a sok külöálló mutatószám között és bzoyította haszosak az országok teljesítméyéek bechmarkgjába. Ugyaakkor az összetett mutatószámok félrevezetı poltka üzeeteket s küldhetek, ha rosszul alkották meg vagy félreértelmezték azokat. A taulmáy elsı részébe emzetköz és haza szakrodalom alapjá vzsgáljuk a kutatás-fejlesztés aktvtás külöbözı mérés módszeret. A másodk részbe pedg a kutatásfejlesztés aktvtás mérésére megalkotott K+F Teljesítméy Idexet (R&D-PERFIND) és a K+F Hatékoyság Idexet (R&D-EFFIND) mutatjuk be részletese. Az újoa kfejlesztett összetett mutatószámok lehetıvé teszk a K+F aktvtás mkrosztő yomo követését, motorgját, aggregálva pedg makrogazdaság vagy emzetköz verseyképesség vzsgálatokak s alapját képezhetk. A creasg terest s show from both the poltcal decso-makers ad the publc opo regardg the complex dces that compare the performace of the coutres. The dces that allow comparg the coutres a easy way are sutable for demostratg the very complex ad elusve felds, lke techologcal developmet, ovato ad research ad developmet. It s easer to form the publc opo wth these dcators tha fdg a commo tred from lots of sgle dces ad they are proved to be useful the bechmarkg coutres performace. Complex dces ca sed a msleadg poltcal message at the same tme f they were created a wrog way or msuderstood. I the frst part of the study we exame the dfferet measuremet methods of research ad developmet actvty. I the secod part we troduce the R&D Performace Idex (R&D-PERFIND) ad the R&D Effcecy Idex (R&D-EFFIND) detals. The ewly developed composte dcators allow motorg R&D actvty o a mcro level, ad aggregato they serve a base for macro ad teratoal compettve aalyss as well.. A kutatás célja A kutató mukák alapvetı célja megalkot egy olya tegrált kutatás-fejlesztés modellt, amelyek segítségével egyrészt kfomult módszerta alapjá válk mérhetıvé a vállalat K+F aktvtás, másrészt meghatározhatók a tevékeységet befolyásoló szervezet téyezık által kfejtett hatások ráya és erıssége. Az tegrált kutatás-fejlesztés modell részét képz a K+F aktvtás méréséek elmélet modellje, amelyek megalkotására két aspektusból tettük kísérletet:

2 Az elsı változat szert a K+F aktvtás méréséek modellezésébe objektív, meység adatokra támaszkoduk, amelyek természetes mértékegység (mlló fort, fı, darab) formájába vaak kfejezve ez a verzó az ú. kvattatív mérés rész-modell (Quattatve Measuremet Model, QN-MM). A másodk változatba a meység adatokkal elletétbe mıség jellemzık domálak. Ebbe a verzóba az ú. kvaltatív mérés részmodellbe (Qualtatve Measuremet Model, QL-MM) vszoy-számok jeletk a redszer alapját. A mérés részmodellek között legfıbb külöbség a felhaszált változók típusa, amelyek között megkülöböztetük meység adatokat és mıség jellemzıket. A legfıbb hasolóság pedg az formácók forrása, hsze mdkét változat olya változókkal dolgozk, amelyek csak és kzárólag vállalat megkérdezésbıl származhatak.. A kutatás módszere A taulmáy tudomáyos mvolta megkövetel a ktőzött célok elérése érdekébe alkalmazott módszerta emzetköz és haza közgazdaságtudomáy ormákhoz törtéı gazítását. Eek megfelelıe mdvégg agy hagsúlyt fektettük a feladat géyéek legkább megfelelı kutatás módszerek, kvaltatív és kvattatív techkák, matematka és statsztka elemzések megválasztására. Elsı körbe a kutatás-fejlesztés szakrodalom mél teljesebb körő összegyőjtését, feldolgozását, elemzését és értékelését végeztük el, aak érdekébe, hogy vzsgálat kokrét célja mél jobba körvoalazódjaak. Ezt követte a témával kapcsolatos emzetköz, haza és regoáls statsztka adatforrások feltérképezése, adatok összegyőjtése, elemzése és értékelése más szavakkal kfejezve a szekuder kutatás. Az tegrált kutatás-fejlesztés modell megalkotásába em hagyatkozhattuk kzárólag a szakrodalm és szekuder adatokra, ezért mélyterjú segítségével bztosítottuk azt, hogy relevás téyezıt vagy belsı kapcsolatot e hagyjuk fgyelme kívül az általuk felállított elmélet kocepcóba. A felkért szakértık közül öte a közpot kormáyzat, öte pedg a agyvállalat szektor promes képvselı közül kerültek k, akkek ezúto szereték kfejez köszöetüket az értékes véleméyükért. Végezetül a vállalat megkérdezés következett, amelyet kérdıív próbakérdezése vezetett be azo kutatás-fejlesztés vezetık körébe, akk már a modellalkotás fázsába segítették mukákat. A kvattatív prmer kutatás sorá összese 76 magyarország agyvállalatot kérdeztük meg a végleges kérdıív segítségével, telefoos terjú formájába. A teljes mta potosság sztje 95 százalékos megbízhatóság mellett ±4,9 százalékpot. Az adatok elemzését Excel és SPSS szoftverek segítségével hajtottuk végre. 3. A kutatás fejlesztés mérés módszere Az országok teljesítméyét összehasolító összetett mutatószámok rát egyarát övekvı érdeklıdés tapasztalható a poltka dötéshozók és a közvéleméy részérıl. Az országok egyszerő összehasolítását lehetıvé tevı mutatószámok olya komplex és eheze megfogható területek bemutatására alkalmasak, mt a techológa fejlıdés, az ovácó és a kutatás-fejlesztés. Ezekkel az dkátorokkal köyebb a közvéleméy tájékoztatása, mt megtalál a közös tredet a sok külöálló mutatószám között és bzoyította haszosak az A kutatás-fejlesztés tevékeységet folytató agyvállalatok részmtája már jóval szeréyebb, összese 67 elemő, amely 95 százalékos megbízhatóság mellett ±8,8 százalékpotos általáosítást tesz lehetıvé. Ezúto s hálás köszöet llet a kérdıív valamey ktöltıjét.

3 országok teljesítméyéek bechmarkgjába. Ugyaakkor az összetett mutatószámok félrevezetı poltka üzeeteket s küldhetek, ha rosszul alkották meg vagy félreértelmezték azokat. Az dkátorok által mutatott összkép gyakra késztet a felhaszálókat külöösképpe a poltka dötéshozókat végletekg leegyszerősített elemzés vagy poltka következtetések levoására, ahelyett, hogy a kompozt dkátorok vtadítók és a közvéleméy érdeklıdése felkeltéséek kezdıpotja leéek. Megfelelısségüket pedg az általuk értett területek fgyelembevételével lehet csak értékel (Nardo et al. [005]). 3.. Summary Iovato Idex Az összesített ovácós mutató (Summary Iovato Idex, SII) az aggregált emzet ovácós teljesítméy kompozt dkátora, amely a harmc EIS mutatóból tevıdk össze. Elsı lépésbe md a hét alcsoportra (humá erıforrások, pézügyek és támogatás, vállalat befektetés, kapcsolatok és vállalkozás, kmeetek, ovátorok, valamt gazdaság hatások) kszámolak egy ú. alcsoport kompozt ovácós dexet (Dmeso Composte Iovato Idex, DCII), amely az adott alcsoportba tartozó változók traszformált értékeek súlyozatla átlaga. Másodk lépésbe md a három csoportra ( hajtóerık, vállalat aktvtás és outputok ) meghatározak egy ú. csoport kompozt ovácós dexet (Block Composte Iovato Idex, BCII), amely az adott csoportba tartozó változók traszformált értékeek súlyozatla átlaga. Harmadk lépésbe pedg az összesített ovácós mutatót hozzák lére, amely súlyozatla átlaga md a harmc mutató traszformált értékeek. Az összesített ovácós mutató alapjá herarchkus klaszterelemzés (csoportok között átlagos lác módszer, égyzetes eukldesz távolság) segítségével égy csoportba sorolják a vállalatokat ( ovácós vezetık, ovácós követık, mérsékelt ovátorok és felzárkózó országok ) (Holladers és va Cruyse [008], EC [009]). 3.. Global Iovato Scoreboard Idex A globáls ovácós eredméytábla md a három dmezójára kszámolak egy ú. dmezó kompozt ovácós dexet, amely egyszerő átlaga az adott dmezóba tartozó dkátorokak. A globáls ovácós eredméytábla dexe (Global Iovato Scoreboard Idex, GIS Idex) pedg a három dmezó kompozt ovácós dexbıl (Dmeso Compost Iovato Idex, DCII) tevıdk össze. Amóta az ovácós eredméytábla khagsúlyozza a vállalatok ovácós aktvtását, azóta az elsı dmezó ( vállalat aktvtás és outputok ) 40 százalékos súllyal vesz részt az GIS Idex megalkotásába, mközbe a másk két dmezó ( humá erıforrások és frastruktúra és befogadó képesség ) százalékba. A globáls ovácós eredméytábla dexe alapjá szté herarchkus klaszterelemzés segítségével (csoportok között teljes lác módszer) égy csoportba sorolják az országokat (Archbug et al. [009]) Revealed Regoal Summary Iovato Idex A regoáls ovácós eredméytábla kompozt dkátora az átfogó regoáls összesített ovácós dex (Revealed Regoal Summary Iovato Idex, RRSII), amely md az Európa Uó, md pedg az adott országo belül relatív ovácós teljesítméy alapjá azoosítja a vezetı régókat. Az utolsó módszerta szert az RRSII a regoáls emzet összesített ovácós dex (Regoal Natoal Summary Iovato Idex, RNSII) és a regoáls európa összesített ovácós dex (Regoal Europea Summary Iovato Idex, REUSII) súlyozott átlaga (Holladers [007]). Elsı lépésbe az RNSII és az REUSII mutatókat traszformácóak vetk alá, melıtt felhaszálják azokat az RRSII mutató

4 kszámításához. Másodk lépésbe pedg meghatározzák az RRSII mutató, amely az RNSII és az REUSII mutatók traszformált értékeek súlyozott átlaga Techologcal-Advace Idex A techológa fejlettség dexe (Techologcal-Advace Idex, Tech-Adv) az egyke aak a két dkátorak, amelyek az par-techológa fejlettség dexét (Idustral-cum- Techologcal-Advace Idex, ITA) alkotják. Az ITA-t az ENSZ Iparfejlesztés Szervezete (Uted Natos Idustral Developmet Orgasato, UNIDO) által szerkesztett Iparfejlesztés Jeletésbe (Idustral Developmet Report) tartalmazza. A mutató két részmutatóak az eredıje: az par fejlettség dexéek (Idustral-Advace Idex, Id-Adv) és a Tech-Adv-ak. A Tech-Adv részmutató a medum-tech és hgh-tech par hozzáadott értékéek és az par export számta átlaga. Az elıbb az országok termelékeység struktúrájáak kocetrácós fokát fejez k a medum-tech és hgh-tech parágakba, az utóbb pedg a emzet gazdaság redszerek verseyképességét a fejlett szektorok emzetköz paca (UNIDO [005]) Techologcal Actvty Idex A techológa aktvtás dexe (Techologcal Actvty Idex, TAI) az egyke aak a két dkátorak, amelyek az ovácós képességek dexét (Iovato Capablty Idex, UNICI) alkotják. Az UNICI-t az ENSZ Kereskedelm és Fejlesztés Kofereca (Uted Natos Coferece o Trade ad Developmet, UNCTAD) fejlesztette k és a globáls befektetés jeletésbe (World Ivestmet Report) publkálja. A mutató két részmutató számta átlaga: a TAI-ak és humá tıke dexek (Huma Captal Idex, HCI). A TAI részmutató a techológa aktvtás put és output oldalát egyarát mér, amelyeket a K+F tevékeységbe foglalkoztatott mukaerıvel, valamt a szabadalmak és a tudomáyos publkácók számával fejez k (UNCTAD [005]) ArCo Techology Idex Az ArCo techológa dex (ArCo Techology Idex, ArCoTI) egy összetett mutató, amely a techológa fejlıdés három dmezójához kapcsolódó változókat vesz fgyelembe. Az elsı az országok gazdaság redszeréek ovácós aktvtása, amelyet a szabadalmak és a tudomáyos publkácók számával fejez k. A másodk dmezó a rég és az új techológák (teret, vezetékes és mobl telefo) elterjedését tartalmazza, míg a harmadk dmezó a humá tıke fejlettségét. Az ArCoTI a három részmutatóak a számta átlaga, amelyek szté számta átlaga az ıket alkotó változókak (Archbug és Coco [004]) A Vlággazdaság Fórum dexe A Vlággazdaság Fórum (World Ecoomc Forum, WEF) szakértı által kfejlesztett globáls verseyképesség dex (Global Compettveess Idex, GCI) tzekettedk pllére egy ovácós dex, amely hét változót tartalmaz: ovácós kapactás, tudomáyos kutatótézetek szívoala, vállalatok K+F ráfordítása, egyetemek és üzlet szféra kutatás együttmőködése, fejlett techológájú termékek kormáyzat beszerzése, tudósok és mérökök redelkezésre állása és szabadalmak bejegyzése (WEF [009]).

5 3.8. A Vlágbak dexe A Vlágbak (World Bak, WB) mukatársa által kdolgozott tudásgazdaság dex (Kowledge Ecoomy Idex, KEI) és tudás dex (Kowledge Idex, KI) harmadk pllére szté egy ovácós dex, amely a lcecdíjakat, mt putváltozót és az USPTO szabadalom bejegyzéseket, valamt a tudomáyos és mőszak folyóratckkeket, mt outputváltozókat foglalja magába. Ezek a mutatók abszolút értékbe és épességhez vszoyítva egyarát redelkezésre állak (WB [009]) Fıkompoes-elemzés Bors és Telcs [004] (Török [005]) arra kereste a választ, hogy a K+F statsztkák jól értelmezhetı csoportjara, azaz a mutatószámokra kostruálható-e olya összetett mutató, amely a lehetı legtöbb formácót hordozza, azaz a mutatók szórásából kellıe agy háyadot megmagyaráz. A kérdésre fıkompoes-elemzéssel (prcpal compoet aalyss, PCA) adtak választ (ld. Nwa és Tomzawa [995]). Megállapításuk szert eek a módszerek a segítségével felállított, több mérıszámot együttese fgyelembe vevı kompozt ragsorok jól értelmezhetıek Geetkus algortmusok Bors és Telcs [004] arra s választ keresett, hogy kalakítható-e kutatás-fejlesztés mutatószámok esetébe olya em ökéyes súlyozás, amellyel egy statsztkalag kozsztes összetett ragsor alakítható k. A kérdésre a ma egyre szélesebb körbe elterjedt heursztkus optmumkeresés megoldások egykével, a geetkus algortmussal (geetc algorthm, GA) adtak választ és megállapították, hogy a vzsgált országokra egyértelmő pozícó határozható meg a módszer segítségével. 3.. Fuzzy halmazok elmélete A fuzzy halmazok elméletét (fuzzy set theory, FST), amelyet a meedzsmet tudomáyok területé (Tra et al. [00], Tsaur et al. [00], Moo és Kag [999], Soh et al. [00]) gyakra alkalmazak, elıször Moo és Lee [005] haszálták fel kompozt tudomáyos és techológa dexek készítéséhez. A vzsgálatba vot tudomáyos és techológa dkátorokat szekuder és prmer kutatás alapjá jelölték k, majd ezt követıe külöbözı területek (akadéma szektor, közszektor, par, természettudomáy és társadalomtudomáy) szakértıt kérték meg, hogy jelzık segítségével fejezzék k véleméyüket az dkátorok relatív fotosságáról. Az dkátorokból a szakértık válaszat fuzzy halmazok elmélete segítségével meghatározott értékekkel súlyozva három kompozt dkátort hoztak létre K+F put (K+F dolgozók, K+F ráfordítások, K+F alaptıke), K+F output (szabadalmak, publkácók, techológa kereskedelem) és gazdaság output, amelyeket keresztmetszet és logtudáls vzsgálatokhoz haszáltak fel. 3.. Burkológörbe-elemzés A burkológörbe-elemzést (data evelopmet aalyss, DEA) a haza szakrodalomba (ld. Bukócz és Ptlk [999], Fülöp és Temes [00], Koty [997], Tbeszkyé [007], Tóth [999]) elsıkét Bors [005] (Török [005]) haszálta a K+F hatékoyságáak vzsgálatára Färe et al. [994] alapjá. A emzetköz szakrodalomba (Nardo et al. [005]) azoba em új ez az alkalmazás terület. A burkológörbe-elemzésbe put mutatókét a K+F

6 ráfordításokat és a K+F dolgozókat, outputkét pedg a publkácók és a szabadalmak számát haszálták. A burkológörbe-elemzés a többváltozós térbe kszámítja azokat a potokat, amelyek a legjobba teljesítı országokat reprezetálják. A potok meghatározzák a hatékoyság lehetıségek burkológörbéjét. A burkológörbe alatt elhelyezkedı országok em hatékoyak, ugyaakkor a hozzájuk közel esı hatékoy országok hatékoyság mutatóból, egyértelmőe meg lehet ad a em hatékoy országok pozícóját Egyéb mutatószámok Az országok kutatás-fejlesztés és ovácós teljesítméyéek összetett mutató-számokkal törtéı mérésére olya szervezetek tettek kísérletet, mt például a Nemzetköz Meedzsmet és Fejlesztés Itézet (Iteratoal Isttute for Maagemet ad Developmet, IMD), az Egyesült Államok Nemzet Tudomáyos Bzottsága, a RAND, vagy az ENSZ Fejlesztés Programja (Uted Natos Developmet Programme, UNDP). Ezek a próbálkozások azoba csak egy évre szóltak és em folytatódtak tovább (IMD [009], Wager et al. [00], Wager et al. [00], NSB [008], UNDP [007]). Érdekesség-képpe még meg lehet említe a kfejezette csak az par és a szolgáltatás szektorok ovácós aktvtásáak (Holladers és Kaerva [009]) és a kutató-fejlesztı tevékeység alapjául szolgáló kreatvtás (Holladers és va Cruyse [008], Hu et al. [005]) és a gazdaság globalzácó (OECD [005]) mérésére tett elsı próbálkozásokat. Összefoglalva elmodható, hogy a külöálló mutatószámok olya kvattatív vagy kvaltatív mérés módszere a megfgyelhetı téyekek, amelyek segítségével meghatározható az országok relatív pozícója egy adott területe és kjelölhetı a változás térbel vagy dıbel ráya. Az dkátorok haszosak továbbá a tredek meghatározásába, egy adott téma rát fgyelem felkeltésébe, poltka prortások felállításába és a teljesítméy bechmarkgjába vagy motorgjába. Kompozt dkátorról akkor beszélük, amkor a külöálló mutatószámok egy öálló dexet alkotak valamlye matematka vagy számítás modell alapjá. Az összetett mutatószám elméletleg olya többdmezós fogalmakat képes mér, amelyeket a külöálló mutató-számok em tudak megragad (Nardo et al. [005]). A kompozt dkátorok legfotosabb elıye: alkalmasak komplex vagy többdmezós témák összesítésére, össz-képet adak egy adott témáról, köyebb terpretál, mt megtalál a közös tredet a sok külöálló mutatószámba, megköyítk az országok ragsorolását, segíteek a köz-véleméy fgyelméek a felkeltésébe, összesítk az országok teljesítméyét és aak dıbel változását, csökketk a mutatószám lsták terjedelmét, több formácót tartalmazak. Hátráya: félrevezetı poltka formácókat küldhetek, ha rosszul alkotják meg vagy félreértelmezk, végletekg leegyszerősített poltka következtetések levoására vezethetek, haszálhatatlaok, ha a felépítésük átláthatatla és helytele statsztka elveke alapulak, a részmutatók és a súlyok kválasztását befolyásolhatja a poltka, övekszk az adatgéy a részmutatók és a statsztkalag szgfkás elemzések készítéséhez (Sasaa és Taratola [00]). 4. K+F Teljesítméy Idex és K+F Hatékoyság Idex 4.. Kvattatív mérés részmodell A kvattatív mérés részmodell égy fıkompoes-elemzés: K+F teljesítméy, put teljesítméy, folyamat teljesítméy és output teljesítméy összefüggı redszere. A továbbakba ezeket a fıkompoes-elemzéset mutatjuk be részletese.

7 A K+F teljesítméy fıkompoes-elemzés elsı látes változója az put teljesítméy, amely a kutató-fejlesztı tevékeység bemeet oldalá jeletkezı objektív, meység adatoko alapuló ayag és személy erıforrás-haszálatáak teztását foglalja magába. A fıkompoes-elemzés másodk látes változója a folyamat teljesítméy, amely a vállalkozás K+F helyek által kfejtett kutató-fejlesztı tevékeység folyamata sorá jeletkezı, objektív, meység adatoko alapuló aktvtást jelet. Tpkus megjeleés formá az formácóforrások géybe vétele és együttmőködés más K+F helyekkel. Az elemzés harmadk látes változója az output teljesítméy, amely a vállalatok által kfejtett K+F tevékeység kmet oldalá jeletkezı kézzel fogható eredméyeek, publkácókak és szabadalmakak meység adatat foglalja magába. Az put teljesítméy fıkompoes-elemzéséek elsı mafeszt változója a ráfordítások meység adata, amely a vállalat K+F költségeek és K+F beruházásak együttes összege, bármlye haza és külföld forrásból származk és függetle attól, hogy a pézforrás eredetleg kutatásra, fejlesztésre vagy más célra állt redelkezésre (KSH [004]). Az elemzés másodk mafeszt változója a K+F személy állomáy meység adata, amely kutatásra, fejlesztésre alkalmazott személyek, akk közvetleül K+F tevékeységet végezek, valamt azok, akk közvetle szoláltatást yújtaak, K+F vezetık, meedzserek, admsztrátorok, és egyéb fzka és em fzka foglalkozásúak (KSH [004]). A folyamat teljesítméy fıkompoes-elemzéséek elsı mafeszt változója az formácóforrások meység adata, amely a kutató-fejlesztı tevékeység hatékoyságáak övelése érdekébe géybe vett fzetıs formácóforrások, jeletések, adatbázsok géybevételét jelet. Az elemzés másodk mafeszt változója az együttmőködések meység adata, amely K+F helyekkel való kooperácókat jelet, függetleül attól, hogy a parter az akadéma, a felsıoktatás vagy a vállalkozás szféra képvselıje. Az output teljesítméy fıkompoes-elemzéséek elsı mafeszt változója a publkácók meység adata, amely a vállalkozás K+F hely dolgozója által írt, Magyarországo vagy külföldö, yomtatott vagy elektrokus formába megjelet tudomáyos mő (KSH [004]). Az elemzés másodk mafeszt változója a szabadalmak meység adata, amely a vállalatok által bejeletett találmáyok, bejeletett szabadalmak a kutatás-fejlesztés tevékeységgel összefüggésbe, egyé vagy társszerzı kollektívába létrehozott eredméyek függetleül attól, hogy belföldre vagy külföldre voatkozk (KSH [004]). Az elızıekbe smertetett fıkompoes-elemzések összekapcsolását jeletı, vagys a K+F teljesítméy objektív, meység adatoko alapuló mérését lehetıvé tevı kvattatív mérés részmodellt az. ábra tartalmazza. Látes fıkompoese a K+F teljesítméy, látes változó az put, a folyamat és az output teljesítméy, mafeszt változó pedg a ráfordítások, a kutatók, az formácóforrások, az együtt-mőködések, a publkácók és a szabadalmak meység adata.

8 4.. Kvaltatív mérés részmodell. ábra: Kvattatív mérés részmodell Quattatve Measuremet Model Forrás: saját szerkesztés A kvaltatív mérés részmodell a kvattatív mérés részmodellhez hasolóa égy fıkompoes-elemzés: K+F hatékoyság, put hatékoyság, folyamat hatékoyság és output hatékoyság összefüggı redszere. A továbbakba a kvaltatív mérés részmodell fıkompoes-elemzéset mutatjuk be részletese. A K+F hatékoyság fıkompoes-elemzéséek elsı látes változója az put hatékoyság, amely a kutató-fejlesztı tevékeység bemeet oldalá jeletkezı objektív, mıség jellemzıkö alapuló ayag és személy erıforrás-haszálatáak teztását foglalja magába. A fıkompoes-elemzés másodk látes változója a folyamat hatékoyság, amely a vállalkozás K+F helyek által kfejtett kutató-fejlesztı tevékeység folyamata sorá jeletkezı, objektív, mıség jellemzıkö alapuló aktvtást jelet. Tpkus megjeleés formá az formácóforrások géybe vétele és együttmőködés más K+F helyekkel. Az elemzés harmadk látes változója az output hatékoyság, amely a vállalatok által kfejtett K+F tevékeység kmet oldalá jeletkezı kézzel fogható eredméyeek, publkácókak és szabadalmakak mıség jellemzıt foglalja magába. Az put hatékoyság fıkompoes-elemzés elsı mafeszt változója a ráfordítások mıség jellemzı, amelyet a külföldrıl származó, bármlye K+F célra fordított összeg K+F ráfordításokhoz vszoyított aráyával fejezük k. A másodk mafeszt változó a K+F személy állomáy mıség jellemzı, amelyet külföld ösztödíjasok/vedég-kutatók vállalkozás K+F helye dolgozók összes létszámához vszoyított aráyával fejezük k.

9 A folyamat hatékoyság fıkompoes-elemzés elsı mafeszt változója az formácóforrások mıség jellemzı, amely a külföld formácóforrások aráya az összes géybe vett fzetıs formácó-forráshoz vszoyítva. A másodk mafeszt változó az együttmőködések mıség jellemzı, amely a külföld kooperácók aráya az összes kooperácóhoz vszoyítva. Az output hatékoyság fıkompoes-elemzés elsı mafeszt változója a publkácók mıség jellemzı, amely a külföld publkácók aráya az összes tudomáyos mőhez vszoyítva. A másodk mafeszt változó a szabadalmak mıség jellemzı, amely a külföld szabadalmak aráya az összes szabadalomhoz vszoyítva. Az elızıekbe smertetett fıkompoes-elemzések összekapcsolását jeletı, vagys a K+F hatékoyság objektív, mıség jellemzıkö alapuló mérését lehetıvé tevı kvaltatív mérés részmodellt a. ábra tartalmazza. Látes fıkompoes a K+F hatékoyság, látes változó az put, a folyamat és az output hatékoyság, mafeszt változó pedg a ráfordítások, a kutatók, az formácóforrások, az együtt-mőködések, a publkácók és a szabadalmak mıség jellemzı. 5. A mutatószámok tesztelése. ábra: Kvaltatív mérés részmodell Qualtatve Measuremet Model Forrás: saját szerkesztés A K+F Teljesítméy Idex és a K+F Hatékoyság Idex bemutatás utá a K+F aktvtás mérés részmodelljeek tesztelése következk. Ebbe a részbe a kvattatív mérés részmodellt és a kvaltatív mérés részmodellt egyarát górcsı alá vesszük, majd pedg összegezzük a levoható következtetéseket.

10 5.. Kvattatív mérés részmodell tesztelése A kvattatív mérés részmodell tesztelése égy fıkompoes-elemzés (put, folyamat, output és K+F teljesítméy) végrehajtását jelet. A ráfordítások és dolgozók meység adata szorosa összefüggek egymással, amelyet a Kaser-Meyer-Olk-féle megfelelıség mutató (KMO0,500) és Bartlett-féle szférkus próba szgfkaca értéke (Sg.0,000) egyarát taúsít, vagys va relevacája a fıkompoes-elemzések. Az elsı fıkompoes sajátértéke,688; vagys az eredet változók által hordozott formácó-meység 84,4 százalékát skerült egy fıkompoesbe tömöríte. A faktorsúlyok agyo magasak (0,9), akárcsak az eredet változók végsı kommualtása (0,84), vagys megvalósítottuk az put teljesítméyre voatkozó elképzelést. Az formácóforrások száma és az együttmőködések száma között korrelácót md a KMO (0,500), md pedg a Bartlett-próba (Sg.0,003) gazolja. A folyamat teljesítméy fıkompoes sajátértéke,404; vagys a magyarázott teljes varacaháyad 70, százalék. A faktorsúlyok ezúttal s magasak (0,84), akárcsak a vzsgálatba vot változók végsı kommualtása (0,70). A fetek alapjá megállapíthatjuk, hogy az formácóforrásokból és az együttmőködésekbıl aggregált változó hozható létre folyamat teljesítméy éve. Az output teljesítméy látes fıkompoes létrehozása a magyarország agyvállalatok gyege publkácós és a szabadalm gyakorlata következtébe vtatható. A Kaser-Meyer- Olk-féle megfelelıség mutató ugya elfogadható (KMO0,500), vszot a Bartlett-féle szferctás hpotézsét el kell fogad (Sg.0,948). Az elsı fıkompoes sajátértéke,009, vagys a teljes varaca több mt felét (50,5 százalék) magyarázza. Az eredet változók faktorsúlya erıs (0,7) korrelácóra utalak a fıkompoessel, amely által magyarázott varaca aráya 0,5. A K+F teljesítméy fıkompoes-elemzéséek megfelelıssége (KMO0,695) mérsékelt (medocre), a Bartlett-próba szgfkaca értéke pedg 0,000. Az értékekbıl következk, hogy a fıkompoes-elemzés megfelelı módszer a látes fıkompoeseke és a változók em korrelálatlaok párokét. Az elsı fıkompoes sajátértéke,097, vagys az eredet változók által hordozott formácómeység kétharmadát (69,9 százalék) skerült egy fıkompoesbe sőríte. A magyarázott varacaháyad alapjá egy fıkompoesek va létjogosultsága. K+F teljesítméy fıkompoes-elemzése (kompoes mátrx) Prcpal compoet aalyss of R&D performace (compoet matrx) Kompoes mátrx a. táblázat IN_ACT_OBJ_QN PROC_ACT_OBJ_QN OUT_ACT_OBJ_QN Kompoes,80,849,856 Elıállítás módszer: Fıkompoes Elemzés. a. elıállított kompoes Forrás: saját szerkesztés Az. táblázatból láthatjuk, hogy az put teljesítméy faktorsúlya 0,80; a folyamat teljesítméyé 0,849; az output teljesítméyé pedg 0,856. A magas faktorsúlyok a K+F teljesítméy kompozt dkátor és az eredet változók között szgfkás, poztív ráyú erıs kapcsolat egyértelmő kfejezı.

11 K+F teljesítméy fıkompoes-elemzése (kommualtások) Prcpal compoet aalyss of R&D performace (commualtes). táblázat Kommualtások Kezdı Elıállítás IN_ACT_OBJ_QN PROC_ACT_OBJ_QN OUT_ACT_OBJ_QN,000,000,000,643,7,733 Elıállítás módszer: Fıkompoes elemzés. Forrás: saját szerkesztés A. táblázatból láthatjuk, hogy a látes fıkompoes (K+F teljesítméy) által magyarázott varaca aráya 64,4 százalék az put teljesítméy, 7, százalék a folyamat teljesítméy és 73,3 százalék az output teljesítméy esetébe, vagys a fıkompoes-elemzéssel létrehozott kompozt dkátor a teljes formácómeység többségét tartalmazza. A kvattatív mérés részmodellre voatkozó fıkompoes-elemzések eredméye alapjá megállapíthatjuk, hogy a részmodell verfkálása az elvárt eredméyeket hozta: skerült paraméterez a vállalatok K+F teljesítméyt kfejezı mérés módszert. Nevezzük ezt a kompozt dkátort K+F Teljesítméy Idexek (R&D Performace Idex, R&D-PERFIND) A K+F Teljesítméy Idex kszámításához elsı lépésbe a meység mutatókat stadardzálásak vetjük alá, melıtt felhaszáljuk azokat. EXP_OBJ_QN EXP_OBJ_QN EXP_OBJ_QN EXP_OBJ_QN EXP_OBJ_QN RES_OBJ_QN RES_OBJ_QN RES_OBJ_QN RES_OBJ_QN RES_OBJ_QN SOURC_OBJ_QN SOURC_OBJ_QN SOURC_OBJ_QN SOURC_OBJ_QN SOURC_OBJ_QN

12 COOP_OBJ_QN COOP_OBJ_QN COOP_OBJ_QN COOP_OBJ_QN COOP_OBJ_QN PUBL_OBJ_QN PUBL_OBJ_QN PUBL_OBJ_QN PUBL_OBJ_QN PUBL_OBJ_QN PAT_OBJ_QN PAT_OBJ_QN PAT_OBJ_QN PAT_OBJ_QN PAT_OBJ_QN Másodk lépésbe meghatározzuk az put, folyamat és output teljesítméy mutatót, amelyek a stadardzált meység mutatók faktorérték-együtthatókkal súlyozott összege. IN_ACT_OBJ_QN W EXP_OBJ_QN EXP_OBJ_QN + W RES_OBJ_QN RES_OBJ_QN PROC_ACT_OBJ_QN W SOURC_OBJ_QN SOURC_OBJ_QN + W COOP_OBJ_QN COOP_OBJ_QN OUT_ACT_OBJ_QN W PUBL_OBJ_QN PUBL_OBJ_QN + W PAT_OBJ_QN PAT_OBJ_QN A magyarország agyvállalatok esetébe a következı faktorérték-együtthatókkal kell súlyoz a stadardzált meység mutatókat. WEXP_OBJ_QN0,54; WRES_OBJ_QN0,54 WSOURC_OBJ_QN0,60; WCOOP_OBJ_QN0,60 WPUBL_OBJ_QN0,70; WPAT_OBJ_QN0,70 A K+F Teljesítméy Idex, amely az put, folyamat és output teljesítméymutatók faktorérték-együtthatókkal súlyozott összege. R & D PERFIND W IN_ACT_OBJ_QN IN_ACT_OBJ_QN + W PROC_ACT_OBJ_QN PROC_ACT_OBJ_QN + W OUT_ACT_OBJ_QN OUT_ACT_OBJ_QN

13 A következı súlyokat kell alkalmaz az put, folyamat és output teljesítméymutatók esetébe a vállalat megkérdezés alapjá. WIN_ACT_OBJ_QN0,38; WPROC_ACT_OBJ_QN0,4; WOUT_ACT_OBJ_QN0,4 5.. Kvaltatív mérés modell tesztelése A kvaltatív mérés modell szté égy fıkompoes-elemzés (put, folyamat, output és K+F hatékoyság) elvégzését foglalja magába. A ráfordítások és a dolgozók mıség jellemzı szorosa összefüggek egymással derül k a fıkompoes-elemzés eredméyebıl. A fıkompoes-elemzés megfelelıssége elfogadható (KMO0,500) és Bartlett-hpotézs s elvethetı (Sg.0,00). Az elsı fıkompoes saját értéke,40; vagys az általa magyarázott teljes varacaháyad 70,9 százalék. A faktorsúlyok agyo magasak (0,84), akárcsak az eredet változók végsı kommualtása (0,7), amely a közös faktor által magyarázott magas varaca aráyra utal. A folyamat hatékoyság fıkompoes létrehozása még az put hatékoyságál s jobba skerült. A Kaser-Meyer-Olk-féle megfelelıség mutató (KMO0,500) és a Bartlett-féle szférkus-próba szgfkaca értéke (Sg.0,000) egyarát a fıkompoes-elemzés létjogosultságára utal. Az elsı fıkompoes sajátértéke ezúttal,493; vagys az eredet változók által hordozott formácómeység háromegyedét (74,6 százalék) sőrít magába a fıkompoes. Md a faktorsúlyok (0,86), md pedg a végsı kommualtások (0,75) agyo magasak. A kutatás-fejlesztés tevékeység kmeet oldalát jeletı publkácók és szabadalmak mıség jellemzı szté szgfkás, poztív ráyú közepese erıs kapcsolatba állak egymással. A fıkompoes-elemzés megfelelı módszer (KMO0,500), a változók között korrelácós mátrx em egységmátrx (Sg. 0,008).,398 az elsı fıkompoes sajátértéke, 69,9 százalék az általa magyarázott teljes varacaháyad. Az eredet változók (publkácók és szabadalmak mıség jellemzı) faktorsúlya 0,84; végsı kommualtása pedg 0,70. Az utolsó fıkompoes-elemzés, amely az eddg három összefoglalását jelet száalmas (mserable) a Kaser-Meyer-Olk-féle megfelelıség mutató alapjá (KMO0,585), és a Bartlett-teszt s kállta a próbát (Sg.0,00). Az elsı fıkompoes sajátértéke,88; vagys az eredet változók által hordozott formácómeység 60,6 százalékát skerült egy változóba tömöríte. Mvel a másk két fıkompoes sajátértéke ksebb mt,000; ezért magától értetıdk, hogy csak az elsıt szükséges megtartauk. K+F hatékoyság fıkompoes-elemzése (kompoes mátrx) Prcpal compoet aalyss of R&D effcecy (compoet matrx) 3. táblázat Kompoes mátrx a IN_ACT_OBJ_QL PROC_ACT_OBJ_QL OUT_ACT_OBJ_QL Kompoes,66,89,866 Elıállítás módszer: Fıkompoes Elemzés. a. elıállított kompoes Forrás: saját szerkesztés Az put hatékoyság faktorsúlya 0,6; vagys ez a változó vesz részt legksebb súllyal a fıkompoes létrehozásába (3. táblázat). A folyamat hatékoyság faktorsúlya 0,83; az

14 output hatékoyságé pedg 0,87. Ezek a változók domálak a K+F hatékoyság kompozt dkátorába. K+F hatékoyság fıkompoes-elemzése (kommualtások) Prcpal compoet aalyss of R&D effcecy (commualtes) Kommualtások 4. táblázat IN_ACT_OBJ_QL PROC_ACT_OBJ_QL OUT_ACT_OBJ_QL Kezdı,000,000,000 Elıállítás módszer: Fıkompoes elemzés. Forrás: saját szerkesztés Elıállítás,380,687,75 Az eredet változók végsı kommualtásat megvzsgálva megállapítható, hogy az put hatékoyság kvételével (0,38), a folyamat (0,69) és az output hatékoyság (0,75) varacájáak meghatározó többségét magyarázza a közös faktor, vagys a K+F hatékoyság kompozt dkátora (4. táblázat). A kvaltatív mérés részmodellre voatkozó fıkompoeselemzések eredméye alapjá kjelethetjük, hogy skerült paraméterez a vállalatok K+F hatékoyságát kfejezı mérés módszert: a részmodell verfkálása az elvárt eredméyeket hozta. Nevezzük ezt a kompozt dkátort K+F Hatékoyság Idexek (R&D Effcecy Idex, R&D-EFFIND). A K+F Hatékoyság Idex kszámításához elsı lépésbe a mıség mutatókat stadardzálásak vetjük alá, melıtt felhaszáljuk azokat. EXP_OBJ_QL EXP_OBJ_QL EXP_OBJ_QL EXP_OBJ_QL EXP_OBJ_QL RES_OBJ_QL RES_OBJ_QL RES_OBJ_QL RES_OBJ_QL RES_OBJ_QL

15 SOURC_OBJ_QL SOURC_OBJ_QL SOURC_OBJ_QL SOURC_OBJ_QL SOURC_OBJ_QL COOP_OBJ_QL COOP_OBJ_QL COOP_OBJ_QL COOP_OBJ_QL COOP_OBJ_QL PUBL_OBJ_QL PUBL_OBJ_QL PUBL_OBJ_QL PUBL_OBJ_QL PUBL_OBJ_QL PAT_OBJ_QL PAT_OBJ_QL PAT_OBJ_QL PAT_OBJ_QL PAT_OBJ_QL Másodk lépésbe meghatározzuk az put, folyamat és output hatékoyság mutatót, amelyek a stadardzált mıség mutatók faktorérték-együtthatókkal súlyozott összege. RES_OBJ_QL EXP_OBJ_QL RES_OBJ_QL W EXP_OBJ_QL W _QL IN_ACT_OBJ + COOP_OBJ_QL SOURC_OBJ_QL L COOP_OBJ_Q W SOURC_OBJ_QL W BJ_QL PROC_ACT_O + PAT_OBJ_QL PUBL_OBJ_QL PAT_OBJ_QL W PUBL_OBJ_QL W J_QL OUT_ACT_OB + A magyarország agyvállalatok esetébe a következı faktorérték-együtthatókkal kell súlyoz a stadardzált mıség mutatókat. WEXP_OBJ_QL0,59; WRES_OBJ_QL0,59

16 WSOURC_OBJ_QL0,58; WCOOP_OBJ_QL0,58 WPUBL_OBJ_QL0,60; WPAT_OBJ_QL0,60 A K+F Hatékoyság Idex, amely az put, folyamat és output hatékoyság mutatók faktorérték-együtthatókkal súlyozott összege. R & D EFFIND W IN_ACT_OBJ_QL IN_ACT_OBJ_QL + W PROC_ACT_OBJ_QL PROC_ACT_OBJ_QL + W OUT_ACT_OBJ_QL OUT_ACT_OBJ_QL A következı súlyokat kell alkalmaz az put, folyamat és output hatékoyság mutatók esetébe a vállalat megkérdezés alapjá. WIN_ACT_OBJ_QL0,34; WPROC_ACT_OBJ_QL0,46; WOUT_ACT_OBJ_QL0,48 6. Következtetés A K+F aktvtás mérés részmodelljeek tesztelése (verfkálás, paraméterezés) utá a kutatás eredméyek összegzésével zárjuk. A K+F aktvtás mérésére megalkotott kvattatív mérés részmodell (QN-MM) a meység adatok között összefüggés alapjá képez kompozt dkátort, a K+F Teljesítméy Idexet (R&D-PERFIND). A kutatás-fejlesztés aktvtás mérésére létrehozott kvaltatív mérés részmodell (QL-MM) a mıség jellemzık között kapcsolatból kdulva eredméyez kompozt dkátort, K+F Hatékoyság Idexet (R&D-EFFIND). A K+F Teljesítméy Idex és a K+F Hatékoyság Idex egyarát három részbıl tevıdk össze. Ezek a részek a kutatás-fejlesztés folyamat put, folyamat és output teljesítméyérıl, valamt hatékoyságáról adak tájékoztatást, de ömagukba s léyeges formácókat hordozak. Az újoa kfejlesztett összetett mutatószámok lehetıvé teszk a K+F aktvtás mkrosztő yomo követését, motorgját, aggregálva pedg makrogazdaság vagy emzetköz verseyképesség vzsgálatokak s alapját képezhetk. Ezek a tevékeységek a végrehajtásért felelıs dötéshozók, meedzserek mukájáak szerves részét képzk, amelybe agy segítséget jeleteek a komplex módszertara épülı szgorú elleırzés techkák. Hvatkozások. Archbug, D., Coco, A. [004]: A New Idcator of Techologcal Capabltes for Developed ad Developg Coutres (ArCo). I: World Developmet. Vol. 3, No. 4, pp Archbug, D., De, M., Flppett, A. [009]: Global Iovato Scoreboard 008. Brussels, Pro Io Europe/Io Metrcs 3. Bors B. [005]: Tudás, techológa és a magyar verseyképesség, Budapest, Ph.D. értekezés 4. Bors B., Telcs A. [004]: A K+F-tevékeység emzetköz összehasolítása országstatsztkák alapjá. I: Közgazdaság Szemle. Vol. 5, No., pp Bukócz L., Ptlk L. [999]: A DEA (Data Evelopmet Aalyss) módszer falhaszálás lehetısége üzemhatékoyságok méréséhez. Debrece, Agrárformatka 6. Europea Commsso [009]: Europea Iovato Scoreboard. Brussels 7. Färe, R., Grosskopf, S., Kox Lovell, C.A. [994]: Producto Froters. Cambrdge, Cambrdge Uversty Press 8. Fülöp J., Temes J. [00]: A Data Evelopmet Aalyss (DEA) alkalmazása par parkok hatékoyságáak vzsgálatára. I: Szgma. Vol. 3, No. 3-4, pp

17 9. Holladers, H. [007]: Regoal Iovato Scoreboard 006. Brussels, Pro Io Europe/Io Metrcs 0. Holladers, H., Kaerva, M. [009]: Servce Sector Iovato Measurg Iovato Performace for 004 ad 006 Usg Sector Specfc Iovato Idexes. Brussels, Pro Io Europe/Io Metrcs. Holladers, H., va Cruyse, A. [008]: Desg, Creatvty ad Iovato A Scoreboard Approach. Brussels, Pro Io Europe/Io Metrcs. Holladers, H., va Cruyse, A. [008]: Rethkg the Europea Iovato Scoreboard A New Methodology for Brussels, Pro Io Europe/Io Metrcs 3. Hu, D., Ng, C., Mok, P., Fog, N., Ch, W., Yue, C. [005]: A Study o Creatvty Idex. Hog Kog Home Affars Bureau, The Hog Kog Specal Admstratve Rego Govermet 4. Iteratoal Isttute for Maagemet ad Developmet [009]: World Compettveess Yearbook 009. Lausae 5. Koty, L. [997]: A gazdaság hatékoyság számítása DEA leárs programmal. I: Statsztka Szemle. Vol. 75, No. 6, pp Közpot Statsztka Hvatal [004]: A K+F statsztka módszertaa. Budapest 7. Moo, H.S., Lee, J. D. [005]: A Fuzzy Set Theory Approach to Natoal Composte S&T Idces. I: Scetometrcs. Vol. 64, No., pp Moo, J. H., Kag, C. S. [999]: Use of Fuzzy Set Theory the Aggregato of Expert Judgmets. I: Aals of Nuclear Eergy. Vol. 6, No., pp Nardo, M., Sasaa, M., Saltell, A., Taratola, S., Hoffma, A., Gova, E. [005]: Hadbook o Costructg Composte Idcators Methodology ad User Gude. Pars, Orgasato for Ecoomc Co-operato ad Developmet 0. Natoal Scece Board [008]: Scece ad Egeerg Idcators 008. Arlgto. Nwa, F., Tomzawa, H. [995]: Composte Idcators Iteratoal Comparso of Overall Stregths Scece ad Techology. Tokyo, Natoal Isttute of Scece ad Techology Polcy. Orgasato for Ecoomc Co-operato ad Developmet [005]: Measurg Globalzato OECD Hadbook o Ecoomc Globalsato Idcators 005. Pars 3. Sasaa, M., Taratola, S. [00]: State-of-the-art Report o Curret Methodologes ad Practces for Composte Idcator Developmet. Ispa, Jot Research Cetre 4. Soh, K. Y., Yag, J. W., Kag, C. S. [00]: Assmlato of Publc Opos Nuclear Decso-makg Usg Rsk Percepto. I: Aals of Nuclear Eergy. Vol. 8, No. 6, pp Tbeszkyé F. K. [007]: Az oktatás hatékoyságáak mérése a ZMNE 006-ba végzett hallgató Data Evelopmet Aalyss (DEA) módszer haszálatával. I: Hadmérök. Vol., No., pp Tóth, Á. [999]: Kísérlet a hatékoyság emprkus elemzésére. Budapest Magyar Nemzet Bak 7. Török Á. [005]: Compettveess Research ad Developmet Comparsos ad Performace. Chelteham, Edward Elgar Publshg 8. Tra, L. T., Kght, C. G., O Nell, R. V., Smth, E. R., Rtters, K. H., Wckham, J. [00]: Fuzzy Decso Aalyss for Itegrated Evrometal Vulerablty Assessmet of the Md-Atlatc Rego. I: Evrometal Maagemet. Vol. 9, No. 6, pp Tsaur, S. H., Chag, T. Y., Ye, C. H. [00]: The Evaluato of Arle Servce Qualty by Fuzzy MCDM. I: Toursm Maagemet. Vol. 3, No., pp Uted Natos Coferece o Trade ad Developmet [005]: World Ivestmet Report 005. New York

18 3. Uted Natos Developmet Programme [007]: Huma Developmet Report 007/008. New York 3. Uted Natos Idustral Developmet Orgazato [005]: Idustral Developmet Report 005. Vea 33. Wager C. S., Brahmakulam, I., Jackso, B., Wog, A., Yoda, T. [00]: Scece ad Techology Collaborato Buldg Capacty Developg Coutres. Sata Moca, RAND 34. Wager C. S., Horlgs, E., Dutta, A. [00]: Ca Scece ad Techology Capacty be Measured? Sata Moca, RAND 35. World Bak [009]: World Developmet Idcators 009. Washgto 36. World Ecoomc Forum [008]: The Global Compettveess Report Geeva

K+F-aktivitás mátrix Új koncepció a kutatás-fejlesztés teljesítményértékelésében*

K+F-aktivitás mátrix Új koncepció a kutatás-fejlesztés teljesítményértékelésében* K+F-aktvtás mátrx Új koncepcó a kutatás-fejlesztés teljesítményértékelésében* Molnár László, a Mskolc Egyetem egyetem adjunktusa E-mal: laszlo.molnar@un-mskolc.hu A szerző a nemzetköz és haza szakrodalom

Részletesebben

Statisztika. Eloszlásjellemzők

Statisztika. Eloszlásjellemzők Statsztka Eloszlásjellemzők Statsztka adatok elemzése A sokaság jellemzése középértékekkel A sokaság jellemzéséek szempotja A sokaság jellemzéséek szempotja: A sokaság tpkus értékéek meghatározása. Az

Részletesebben

AZ IGÉNY SZERINTI TÖMEGGYÁRTÁS KÉSZLETGAZDÁLKODÁSI PROBLÉMÁINAK MEGOLDÁSA MÓDOSÍTOTT ÚJSÁGÁRUS MODELL SEGÍTSÉGÉVEL

AZ IGÉNY SZERINTI TÖMEGGYÁRTÁS KÉSZLETGAZDÁLKODÁSI PROBLÉMÁINAK MEGOLDÁSA MÓDOSÍTOTT ÚJSÁGÁRUS MODELL SEGÍTSÉGÉVEL MAGYAR TUDOMÁNY NAPJA DOKTORANDUSZOK FÓRUMA Mskolc Egyetem, 2006. ovember 9. AZ IGÉNY SZERINTI TÖMEGGYÁRTÁS KÉSZLETGAZDÁLKODÁSI PROBLÉMÁINAK MEGOLDÁSA MÓDOSÍTOTT ÚJSÁGÁRUS MODELL SEGÍTSÉGÉVEL Mleff Péter,

Részletesebben

Ismérvek közötti kapcsolatok szorosságának vizsgálata. 1. Egy kis ismétlés: mérési skálák (Hunyadi-Vita: Statisztika I. 25-26. o)

Ismérvek közötti kapcsolatok szorosságának vizsgálata. 1. Egy kis ismétlés: mérési skálák (Hunyadi-Vita: Statisztika I. 25-26. o) Ismérvek között kapcsolatok szorosságáak vzsgálata 1. Egy ks smétlés: mérés skálák (Huyad-Vta: Statsztka I. 5-6. o) A külöböző smérveket, eltérő mérés sztekkel (skálákkal) ellemezhetük. a. évleges (omáls)

Részletesebben

MINTAVÉTEL A MARKETINGKUTATÁSBAN, KÜLÖNÖS TEKINTETTEL A DIVIZÍV ÉS AZ AGGLOMERATÍV RÉTEGZÉSRE

MINTAVÉTEL A MARKETINGKUTATÁSBAN, KÜLÖNÖS TEKINTETTEL A DIVIZÍV ÉS AZ AGGLOMERATÍV RÉTEGZÉSRE MINTAVÉTEL A MARKETINGKUTATÁSBAN, KÜLÖNÖS TEKINTETTEL A DIVIZÍV ÉS AZ AGGLOMERATÍV RÉTEGZÉSRE Molár László egyetem taársegéd 1. BEVEZETÉS A statsztkusok a mtaagyság meghatározására számos módszert dolgoztak

Részletesebben

AZ OPTIMÁLIS MINTANAGYSÁG A KAPCSOLÓDÓ KÖLTSÉGEK ÉS BEVÉTELEK RELÁCIÓJÁBAN

AZ OPTIMÁLIS MINTANAGYSÁG A KAPCSOLÓDÓ KÖLTSÉGEK ÉS BEVÉTELEK RELÁCIÓJÁBAN AZ OPTIMÁLIS MINTANAGYSÁG A KAPCSOLÓDÓ KÖLTSÉGEK ÉS BEVÉTELEK RELÁCIÓJÁBAN Molár László Ph.D. hallgató Mskolc Egyetem, Gazdaságelmélet Itézet 1. A MINTANAGYSÁG MEGHATÁROZÁSA EGYSZERŐ VÉLETLEN (EV) MINTA

Részletesebben

INNOVÁCIÓ. Eszközök, környezet, Fejlesztési ötletek, variációs paraméterek. Kísérletterv kidolgozás. Konstrukciós elvárások megoldási ötletek

INNOVÁCIÓ. Eszközök, környezet, Fejlesztési ötletek, variációs paraméterek. Kísérletterv kidolgozás. Konstrukciós elvárások megoldási ötletek Termékjellemzők optmalzálásáál haszálatos formácós módszerta 1 Bevezetés Koczor Zoltá, Némethé Erdőd Katal, Kertész Zoltá, Szecz Péter Óbuda Egyetem, RKK, Mőségráyítás és Techológa Szakcsoport Napjak aktuáls

Részletesebben

Tulajdonságok. Teljes eseményrendszer. Valószínőségi változók függetlensége. Példák, szimulációk

Tulajdonságok. Teljes eseményrendszer. Valószínőségi változók függetlensége. Példák, szimulációk Valószíőségszámítás és statsztka elıadás fo. BSC/B-C szakosokak 3. elıadás Szeptember 26 p 0.4 0.35 0.3 0.25 0.2 0.15 0.1 0.05 0 A bomáls és a hpergeom. elo. összehasolítása 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 k Hp.geom

Részletesebben

A MAGYAR MEGYÉK K+F AKTIVITÁSÁNAK ÖSSZEHASONLÍTÁSA FİKOMPONENS-ELEMZÉSSEL KÉPZETT ÖSSZETETT RANGSOROK ALAPJÁN

A MAGYAR MEGYÉK K+F AKTIVITÁSÁNAK ÖSSZEHASONLÍTÁSA FİKOMPONENS-ELEMZÉSSEL KÉPZETT ÖSSZETETT RANGSOROK ALAPJÁN A MAGYAR MEGYÉK K+F AKTIVITÁSÁNAK ÖSSZEHASONLÍTÁSA FİKOMPONENS-ELEMZÉSSEL KÉPZETT ÖSSZETETT RANGSOROK ALAPJÁN BEVEZETÉS Molnár László Ph.D. hallgató Miskolci Egyetem, Marketing Intézet A gazdaság versenyképességének

Részletesebben

GEOFIZIKA / 4. GRAVITÁCIÓS ANOMÁLIÁK PREDIKCIÓJA, ANALITIKAI FOLYTATÁSOK MÓDSZERE, GRAVITÁCIÓS ANOMÁLIATEREK SZŰRÉSE

GEOFIZIKA / 4. GRAVITÁCIÓS ANOMÁLIÁK PREDIKCIÓJA, ANALITIKAI FOLYTATÁSOK MÓDSZERE, GRAVITÁCIÓS ANOMÁLIATEREK SZŰRÉSE MSc GEOFIZIKA / 4. BMEEOAFMFT3 GRAVITÁCIÓS ANOMÁLIÁK REDIKCIÓJA, ANALITIKAI FOLYTATÁSOK MÓDSZERE, GRAVITÁCIÓS ANOMÁLIATEREK SZŰRÉSE A gravtácós aomálák predkcója Külöböző feladatok megoldása sorá - elsősorba

Részletesebben

Matematikai statisztika elıadás III. éves elemzı szakosoknak. Zempléni András 9. elıadásból (részlet)

Matematikai statisztika elıadás III. éves elemzı szakosoknak. Zempléni András 9. elıadásból (részlet) Matematka statsztka elıadás III. éves elemzı szakosokak Zemplé Adrás 9. elıadásból részlet Y közelítése függvéyével Gyakor eset, hogy em smerjük a számukra érdekes meység Y potos értékét pl. holap részvéy-árfolyam,

Részletesebben

Tartalomjegyzék. 4.3 Alkalmazás: sorozatgyártású tűgörgő átmérőjének jellemzése

Tartalomjegyzék. 4.3 Alkalmazás: sorozatgyártású tűgörgő átmérőjének jellemzése 3 4 Tartalomegyzék. BEVEZETÉS 5. A MÉRÉS 8. A mérés mt folyamat, fogalmak 8. Fotosabb mérés- és műszertechka fogalmak 4.3 Mérés hbák 8.3. Mérés hbák csoportosítása eredetük szert 8.3. A hbák megeleítés

Részletesebben

13. Tárcsák számítása. 1. A felületszerkezetek. A felületszerkezetek típusai

13. Tárcsák számítása. 1. A felületszerkezetek. A felületszerkezetek típusai Tárcsák számítása A felületszerkezetek A felületszerkezetek típusa A tartószerkezeteket geometra méretek alapjá osztálozzuk Az eddg taulmáakba szereplı rúdszerkezetek rúdjara az a jellemzı hog a hosszuk

Részletesebben

Kutatói pályára felkészítı modul

Kutatói pályára felkészítı modul Kutatói pályára felkészítı modul Kutatói pályára felkészítı kutatási ismeretek modul Tudomáyos kutatási alapayag feldolgozása, elemzési ismeretek KÖRNYEZETGAZDÁLKODÁSI MÉRNÖKI MSc TERMÉSZETVÉDELMI MÉRNÖKI

Részletesebben

ORVOSI STATISZTIKA. Az orvosi statisztika helye. Egyéb példák. Példa: test hőmérséklet. Lehet kérdés? Statisztika. Élettan Anatómia Kémia. Kérdések!

ORVOSI STATISZTIKA. Az orvosi statisztika helye. Egyéb példák. Példa: test hőmérséklet. Lehet kérdés? Statisztika. Élettan Anatómia Kémia. Kérdések! ORVOSI STATISZTIKA Az orvos statsztka helye Életta Aatóma Kéma Lehet kérdés?? Statsztka! Az orvos dötéseket hoz! Mkor jó egy dötés? Meyre helyes egy dötés? Mekkora a tévedés lehetősége? Példa: test hőmérséklet

Részletesebben

A HAZAI KUTATÁS-FEJLESZTÉS INDIKÁTORAI ÉS EREDMÉNYEINEK MÉRÉSI MÓDSZEREI, KÜLÖNÖS TEKINTETTEL A K+F AKTIVITÁSI INDEXEKRE

A HAZAI KUTATÁS-FEJLESZTÉS INDIKÁTORAI ÉS EREDMÉNYEINEK MÉRÉSI MÓDSZEREI, KÜLÖNÖS TEKINTETTEL A K+F AKTIVITÁSI INDEXEKRE A HAZAI KUTATÁS-FEJLESZTÉS INDIKÁTORAI ÉS EREDMÉNYEINEK MÉRÉSI MÓDSZEREI, KÜLÖNÖS TEKINTETTEL A K+F AKTIVITÁSI INDEXEKRE 1. BEVEZETÉS Molnár László Ph.D. hallgató Mskolc Egyetem, Gazdaságelmélet Intézet

Részletesebben

Európai Rendır Akadémia (CEPOL)

Európai Rendır Akadémia (CEPOL) Európai Redır Akadémia (CEPOL) 2010. Jauár 29. Európai Redır Akadémia (CEPOL) A CEPOL létrejötte, céljai, feladatai (I.) Az Európai Redır Akadémiát az Európai Uió Taácsáak Határozata (2000. december 22.)

Részletesebben

Hajdúnánás Városi Önkormányzat Polgármesteri Hivatal

Hajdúnánás Városi Önkormányzat Polgármesteri Hivatal Hajdúáás Város Ökormáyzat Polgármester Hvatal Szervezetfejlesztés taulmáy II. kötet 2009. ovember Készítette: Smero Cosultg Kft. A projekt az Európa Uó támogatásával az Európa Szocáls Alap társfaszírozásával

Részletesebben

2. Az együttműködő villamosenergia-rendszer teljesítmény-egyensúlya

2. Az együttműködő villamosenergia-rendszer teljesítmény-egyensúlya II RÉZ 2 EJEZE 2 Az együttműködő vllamoseerga-redszer teljesítméy-egyesúlya 2 A frekveca és a hatásos teljesítméy között összefüggés A fogyasztó alredszerbe a fogyasztók hatásos wattos teljesítméyt lletve

Részletesebben

Azonos névleges értékű, hitelesített súlyokból alkotott csoportok együttes mérési bizonytalansága

Azonos névleges értékű, hitelesített súlyokból alkotott csoportok együttes mérési bizonytalansága Azoos évleges értékű, htelesített súlyokból alkotott csoportok együttes mérés bzoytalasága Zeleka Zoltá* Több mérés feladatál alkalmazak súlyokat. Sokszor ezek em egyekét, haem külöböző társításba kombácókba

Részletesebben

Példák 2. Teljes eseményrendszer. Tulajdonságok. Példák diszkrét valószínőségi változókra

Példák 2. Teljes eseményrendszer. Tulajdonságok. Példák diszkrét valószínőségi változókra Valószíőségszámítás és statsztka elıadás fo. BSC/B-C szakosokak 3. elıadás Szeptember 28 dszkrét valószíőség változókra X(ω)=c mde ω-ra. Elevezés: elfajult eloszlás. P(X=c)=1. X akkor 1, ha egy adott,

Részletesebben

Cserjésné Sutyák Ágnes *, Szilágyiné Biró Andrea ** ismerete mellett több kísérleti és empirikus képletet fel-

Cserjésné Sutyák Ágnes *, Szilágyiné Biró Andrea ** ismerete mellett több kísérleti és empirikus képletet fel- ACÉLOK KÉMIAI LITY OF STEELS THROUGH Cserjésé Sutyák Áges *, Szilágyié Biró Adrea ** beig s s 1. E kutatás célja, hogy képet meghatározásáak kísérleti és számítási móiek tosságáról, és ezzel felfedjük

Részletesebben

Backtrack módszer (1.49)

Backtrack módszer (1.49) Backtrack módszer A backtrack módszer kombatorkus programozás eljárás, mely emleárs függvéy mmumát keres feltételek mellett, szsztematkus kereséssel. A módszer előye, hogy csak dszkrét változókat kezel,

Részletesebben

Adatfeldolgozás, adatértékelés. Dr. Szűcs Péter, Dr. Madarász Tamás Miskolci Egyetem, Hidrogeológiai Mérnökgeológiai Tanszék

Adatfeldolgozás, adatértékelés. Dr. Szűcs Péter, Dr. Madarász Tamás Miskolci Egyetem, Hidrogeológiai Mérnökgeológiai Tanszék Adatfeldolgozás, adatértékelés Dr. Szűcs Péter, Dr. Madarász Tamás Mskolc Egyetem, Hdrogeológa Mérökgeológa Taszék A vzsgált köryezet elemek, lletve a felszí alatt közeg megsmerése céljából számtala külöböző

Részletesebben

Befektetett munka. Pontosság. Intuícióra, tapasztalatra épít. Intuitív Analóg Parametrikus Analitikus MI alapú

Befektetett munka. Pontosság. Intuícióra, tapasztalatra épít. Intuitív Analóg Parametrikus Analitikus MI alapú ..4. Óbuda Egyetem ák Doát Gépész és ztoságtechka Mérök Kar yagtudomáy és Gyártástechológa Itézet Termelés olyamatok II. Költségbecslés Dr. Mkó alázs mko.balazs@bgk.u-obuda.hu z dı- és költségbecslés eladata

Részletesebben

A biostatisztika alapfogalmai, konfidenciaintervallum. Dr. Boda Krisztina PhD SZTE ÁOK Orvosi Fizikai és Orvosi Informatikai Intézet

A biostatisztika alapfogalmai, konfidenciaintervallum. Dr. Boda Krisztina PhD SZTE ÁOK Orvosi Fizikai és Orvosi Informatikai Intézet A biostatisztika alapfogalmai, kofideciaitervallum Dr. Boda Krisztia PhD SZTE ÁOK Orvosi Fizikai és Orvosi Iformatikai Itézet Mitavétel ormális eloszlásból http://www.ruf.rice.edu/~lae/stat_sim/idex.html

Részletesebben

1. A lehetséges finanszírozási források és azok ára

1. A lehetséges finanszírozási források és azok ára 3. kozultáció 1. A lehetséges fiaszírozási források és azok ára 1.1. A fiaszírozás belső forrásai 1.2. Külső fiaszírozási források 1.3. A fiaszírozási források ára 1.4. A pézügyi lehetőségek egy részéek

Részletesebben

Feladatok és megoldások a 11. heti gyakorlathoz

Feladatok és megoldások a 11. heti gyakorlathoz Feladatok és megoldások a. het gyakorlathoz dszkrét várható érték Építőkar Matematka A. Egy verseye öt ő és öt férf verseyző dul. Tegyük fel, hogy cs két azoos eredméy, és md a 0! sorred egyformá valószíű.

Részletesebben

A paramétereket kísérletileg meghatározott yi értékekre támaszkodva becsülik. Ha n darab kisérletet (megfigyelést, mérést) végeznek, n darab

A paramétereket kísérletileg meghatározott yi értékekre támaszkodva becsülik. Ha n darab kisérletet (megfigyelést, mérést) végeznek, n darab öbbváltozós regresszók Paraméterbecslés-. A paraméterbecslés.. A probléma megfogalmazása A paramétereket kísérletleg meghatározott y értékekre támaszkodva becsülk. Ha darab ksérletet (megfgyelést, mérést

Részletesebben

Statisztikai. Statisztika Sportszervező BSc képzés NBG GI866G4. Statisztika fogalma. Statisztikai alapfogalmak. Statisztika fogalma

Statisztikai. Statisztika Sportszervező BSc képzés NBG GI866G4. Statisztika fogalma. Statisztikai alapfogalmak. Statisztika fogalma Statsztka Sportszervező BSc képzés NBG GI866G4 010-011-es taév II félév Statsztka alapfogalmak Oktató: Dr Csáfor Hajalka főskola doces Vállalkozás-gazdaságta Tsz E-mal: hcsafor@ektfhu Statsztka alapfogalmak

Részletesebben

Információs rendszerek elméleti alapjai. Információelmélet

Információs rendszerek elméleti alapjai. Információelmélet Iformácós redszerek elmélet alapja Iformácóelmélet Glbert-Moore Szemléltetése hasoló a Shao kódhoz A felezőpotokra a felezős kódolás A felezőpot értéke bttel hosszabb kfejtést géyel /2 0 x x x p p 2 p

Részletesebben

? közgazdasági statisztika

? közgazdasági statisztika ... Valószíűségszámítás és a statsztka Valószíűség számítás Matematka statsztka Alkalmazott statsztka? közgazdaság statsztka épesség statsztka orvos statsztka Stb. Példa: vércsoportok Az eloszlás A AB

Részletesebben

? közgazdasági statisztika

? közgazdasági statisztika Valószíűségszámítás és a statsztka Valószíűség számítás Matematka statsztka Alkalmazott statsztka? közgazdaság statsztka épesség statsztka orvos statsztka Stb. Példa: vércsoportok Az eloszlás A AB B Elem

Részletesebben

A matematikai statisztika elemei

A matematikai statisztika elemei A matematikai statisztika elemei Mikó Teréz, dr. Szalkai Istvá szalkai@almos.ui-pao.hu Pao Egyetem, Veszprém 2014. március 23. 2 Tartalomjegyzék Tartalomjegyzék 3 Bevezetés................................

Részletesebben

Arrhenius-paraméterek becslése közvetett és közvetlen mérések alapján

Arrhenius-paraméterek becslése közvetett és közvetlen mérések alapján Tudomáyos Dákkör Dolgozat SZABÓ BOTOND Arrheus-paraméterek becslése közvetett és közvetle mérések alapá Turáy Tamás. Zsély Istvá Gyula Kéma Itézet Eötvös Lorád Tudomáyegyetem Természettudomáy Kar Budapest,

Részletesebben

A multikritériumos elemzés célja, alkalmazási területe, adat-transzformációs eljárások, az osztályozási eljárások lényege

A multikritériumos elemzés célja, alkalmazási területe, adat-transzformációs eljárások, az osztályozási eljárások lényege A multkrtérumos elemzés célja, alkalmazás területe, adat-transzformácós eljárások, az osztályozás eljárások lényege Cél: tervváltozatok, objektumok értékelése (helyzetértékelés), döntéshozatal segítése

Részletesebben

A pályázat címe: Rugalmas-képlékeny tartószerkezetek topológiai optimalizálásának néhány különleges feladata

A pályázat címe: Rugalmas-képlékeny tartószerkezetek topológiai optimalizálásának néhány különleges feladata 6. év OTKA zárójeletés: Vezető kutató:kalszky Sádor OTKA ylvátartás szám T 4993 A pályázat címe: Rugalmas-képlékey tartószerkezetek topológa optmalzálásáak éháy külöleges feladata (Részletes jeletés) Az

Részletesebben

A MATEMATIKAI STATISZTIKA ELEMEI

A MATEMATIKAI STATISZTIKA ELEMEI A MATEMATIKAI STATISZTIKA ELEMEI Az Eötvös Lórád Tudomáyegyetem Természettudomáy Kará a Fzka Kéma Taszék évek óta kéma-szakos taárhallgatókak matematka bevezetõ elõadásokat tart. Az elõadások célja az,

Részletesebben

Települési fejlődési pályák a Csereháton

Települési fejlődési pályák a Csereháton Település ejlődés pályák a Csereháto Pézes Jáos 1 Tóth Tamás 2 1. A terület lehatárolása és általáos jellemző A tájöldrajz értelembe vett Cserehát a magyar-szlovák országhatártól délre, a Herád- és a Bódva-

Részletesebben

4 TÁRSADALMI JELENSÉGEK TÉRBELI EGYÜTTMOZGÁSA

4 TÁRSADALMI JELENSÉGEK TÉRBELI EGYÜTTMOZGÁSA ELTE Regoáls Földrajz Taszék 005 4 TÁRSADALMI JELENSÉGEK TÉRBELI EGYÜTTMOZGÁSA 4. Általáos szempotok A terület folyamatok, a tagoltság vzsgálata szte sohasem szűkül le egy-egy jeleség (mutatószám) térbel

Részletesebben

HIVATALI FOLYAMATOK FEJLESZTÉSE

HIVATALI FOLYAMATOK FEJLESZTÉSE Cgád Város Ökormáyzat HIVATALI FOLYAMATOK FEJLESZTÉSE MINŐSÉGÜGYI ME 05 1. AZ CÉLJA Az eljárás célja a hvatal folyamatok fejlesztéséek szabályozása. Jele eljárás meghatározza a fejlesztés lefolytatásáak

Részletesebben

Diszkrét Matematika 1. óra Fokszámsorozatok

Diszkrét Matematika 1. óra Fokszámsorozatok Dszkrét Matematka. óra 29.9.7. A köetkezı fogalmakat smertek tektük: gráf, egyszerő gráf, hurokél, párhuzamos élek, fa, ághatás operácó. Fokszámsorozatok Def.: G gráf fokszámsorozata fokaak reezett öekı

Részletesebben

MINŐSÉGÜGYI ELJÁRÁS A JEGYZŐI KABINET IRODA FOLYAMATSZABÁLYOZÁSA

MINŐSÉGÜGYI ELJÁRÁS A JEGYZŐI KABINET IRODA FOLYAMATSZABÁLYOZÁSA 1. AZ ELJÁRÁS CÉLJA A JEGYZŐI KABINET IRODA FOLYAMATSZABÁLYOZÁSA Az eljárás célja, a Jegyző Kabet Iroda által végzett tevékeységéek folyamatszabályozása, eze belül az formatka, godokság, jog és személyügy

Részletesebben

KTK. Dr. Herman Sándor Dr. Rédey Katalin. Statisztika I. PÉCSI TUDOMÁNYEGYETEM. Közgazdaságtudományi Kar. Alapítva: 1970

KTK. Dr. Herman Sándor Dr. Rédey Katalin. Statisztika I. PÉCSI TUDOMÁNYEGYETEM. Közgazdaságtudományi Kar. Alapítva: 1970 Dr. Herma Sádor Dr. Rédey Katal Statsztka I. PÉCSI TUDOMÁNYEGYETEM KTK Közgazdaságtudomáy Kar Alapítva: 97 Mde jog fetartva. Jele köyvet vagy aak részletet a szerző egedélye élkül bármlye formába vagy

Részletesebben

Adatsorok jellegadó értékei

Adatsorok jellegadó értékei Adatsorok jellegadó értéke Varga Ágnes egyetem tanársegéd varga.ag14@gmal.com Terület és térnformatka kvanttatív elemzés módszerek BCE Geo Intézet Terület elemzés forgatókönyve vacsora hasonlat Terület

Részletesebben

Mítosz és valóság: forrásbevonások hatása a regionális konvergenciára

Mítosz és valóság: forrásbevonások hatása a regionális konvergenciára Észak-magyarország Stratéga Füzetek VI.évf. 2009 2 29-45 Mítosz és valóság: forrásbevoások hatása a regoáls kovergecára Az Európa Uó dötéshozó számtala alkalommal elkötelezték magukat az elmúlt két évtzedbe

Részletesebben

Matematikai statisztika

Matematikai statisztika Matematka statsztka 8. elıadás http://www.math.elte.hu/~arato/matstat0.htm Kétmtás eset: függetle mták + + + = + ) ( ) ( ) ( Y Y X X Y X m m m t m Ha smert a szórás: (X elemő, σ szórású, Y m elemő, σ szórású),

Részletesebben

A sokaság/minta eloszlásának jellemzése

A sokaság/minta eloszlásának jellemzése 3. előadás A sokaság/mnta eloszlásának jellemzése tpkus értékek meghatározása; az adatok különbözőségének vzsgálata, a sokaság/mnta eloszlásgörbéjének elemzése. Eloszlásjellemzők Középértékek helyzet (Me,

Részletesebben

HAGYOMÁNYOS MÓDSZEREK ÉS ÚJ KIHÍVÁSOK AZ ÁGAZATON BELÜLI KERESKEDELEM MÉRÉSÉBEN* ERDEY LÁSZLÓ

HAGYOMÁNYOS MÓDSZEREK ÉS ÚJ KIHÍVÁSOK AZ ÁGAZATON BELÜLI KERESKEDELEM MÉRÉSÉBEN* ERDEY LÁSZLÓ ÓDSZERTANI TANULÁNYOK HAGYOÁNYOS ÓDSZEREK ÉS ÚJ KIHÍVÁSOK AZ ÁGAZATON BELÜLI KERESKEDELE ÉRÉSÉBEN* ERDEY LÁSZLÓ Az ágazato belül kereskedelem témaköre az 960-as évekbe, az Európa Gazdaság Közösség létrehozásával

Részletesebben

2012.03.01. Méréselmélet PE_MIK MI_BSc, VI_BSc 1

2012.03.01. Méréselmélet PE_MIK MI_BSc, VI_BSc 1 Mérés adatok feldolgozása 202.03.0. Méréselmélet PE_MIK MI_BSc, VI_BSc Bevezetés A mérés adatok külöböző formába, általába ömlesztve jeleek meg Ezeket az adatokat külöböző szempotok szert redez kértékel

Részletesebben

ÖKONOMETRIA. Készítette: Elek Péter, Bíró Anikó. Szakmai felelős: Elek Péter június

ÖKONOMETRIA. Készítette: Elek Péter, Bíró Anikó. Szakmai felelős: Elek Péter június ÖKONOMETIA Készült a TÁMOP-4.1.-08//A/KM-009-0041pályázat projet eretébe Tartalomfejlesztés az ELTE TáTK Közgazdaságtudomáy Taszéé az ELTE Közgazdaságtudomáy Taszé az MTA Közgazdaságtudomáy Itézet és a

Részletesebben

Pókháló-entrópia mint új rendszervizsgálati megközelítés a területi elemzésekben

Pókháló-entrópia mint új rendszervizsgálati megközelítés a területi elemzésekben DR. GODA PÁL DR. TÓTH TAMÁS Pókháló-etróa mt ú redszervzsgálat megközelítés a terület elemzésekbe Gyakra szembesülük azzal a kérdéssel, hogy mtől lesz egy felesztés stratéga fetartható. Mt s elet a fetarthatóság,

Részletesebben

Témakörök. Alapkoncepciók. Alapfogalmak. Egyed-kapcsolat modell. Alapfogalmak. Egyed-kapcsolat diagram

Témakörök. Alapkoncepciók. Alapfogalmak. Egyed-kapcsolat modell. Alapfogalmak. Egyed-kapcsolat diagram Témakörök Alapkocepciók Szoftvertechológia elıadás Egyed-kapcsolat modellek Osztálydiagramok Iterakciódiagramok Vezérlési struktúrák Dötési táblák és fák Állapotautomaták Petri hálók Egyed-kapcsolat modell

Részletesebben

Statisztika I. 4. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Statisztika I. 4. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre Statsztka I. 4. előadás Előadó: Dr. Ertsey Imre KÖZÉPÉRTÉKEK A statsztka sor általáos jellemzésére szolgálak, a statsztka sokaságot egy számmal jellemzk. Számított középértékek: matematka számítás eredméyekét

Részletesebben

Ingatlanfinanszírozás és befektetés

Ingatlanfinanszírozás és befektetés Nyugat-Magyarországi Egyetem Geoiformatikai Kar Igatlameedzser 8000 Székesfehérvár, Pirosalma u. 1-3. Szakiráyú Továbbképzési Szak Igatlafiaszírozás és befektetés 2. Gazdasági matematikai alapok Szerzı:

Részletesebben

A szórások vizsgálata. Az F-próba. A döntés. Az F-próba szabadsági fokai

A szórások vizsgálata. Az F-próba. A döntés. Az F-próba szabadsági fokai 05..04. szórások vizsgálata z F-próba Hogya foguk hozzá? Nullhipotézis: a két szórás azoos, az eltérés véletle (mitavétel). ullhipotézishez tartozik egy ú. F-eloszlás. Szabadsági fokok: számláló: - evező:

Részletesebben

A POLGÁRMESTERI HIVATAL KÖZREMŰKÖDÉSE AZÖNKORMÁNYZAT RENDELETALKOTÁSI FOLYAMATÁBAN

A POLGÁRMESTERI HIVATAL KÖZREMŰKÖDÉSE AZÖNKORMÁNYZAT RENDELETALKOTÁSI FOLYAMATÁBAN Cgád Város Ökormáyzat Polgármester Hvatala 1. AZ CÉLJA Az eljárás célja szabályoz Cgád Város Polgármester Hvatal (a továbbakba: Polgármester Hvatal) közreműködését az ökormáyzat redeletalkotás folyamatába

Részletesebben

Az átlagra vonatkozó megbízhatósági intervallum (konfidencia intervallum)

Az átlagra vonatkozó megbízhatósági intervallum (konfidencia intervallum) Az átlagra voatkozó megbízhatósági itervallum (kofidecia itervallum) Határozzuk meg körül azt az itervallumot amibe előre meghatározott valószíűséggel esik a várható érték (µ). A várható értéket potosa

Részletesebben

Innováció és kommunikáció c. kurzus keretében 3 elıadás az innovációgazdaságtanból

Innováció és kommunikáció c. kurzus keretében 3 elıadás az innovációgazdaságtanból Az c. kurzus keretében 3 elıadás az innovációgazdaságtanból 1. Az innováció (gazdasági) természetrajza 2006. okt. 3 2. Az innováció a világban és az EU- ban 2006. okt. 10. 3. A hazai innováció és kérdıjelei

Részletesebben

Megoldás a, A sebességből és a hullámhosszból számított periódusidőket T a táblázat

Megoldás a, A sebességből és a hullámhosszból számított periódusidőket T a táblázat Fzka feladatok: F.1. Cuam A cuam hullám formájáak változása, ahogy a sekélyebb víz felé mozog (OAA) (https://www.wdowsuverse.org/?page=/earth/tsuam1.html) Az ábra, táblázat a cuam egyes jellemzőt tartalmazza.

Részletesebben

LOGISZTIKAI ÉS SZÁLLÍTMÁNYOZÁSI TANSZÉK

LOGISZTIKAI ÉS SZÁLLÍTMÁNYOZÁSI TANSZÉK AZ IGÉNYEK ELREJELZÉSE A készletezésbe számos esetbe kell jöv'be bekövetkez' eseméyeket el're megjósol, külöböz' értékek agyságát el're megbecsül. Ezekre számos példát láttuk az el'z'ekbe, mt pl. az átlagos

Részletesebben

Horváth Alice. Éles valószínűségi korlátok műszaki és aktuáriusi alkalmazásokkal

Horváth Alice. Éles valószínűségi korlátok műszaki és aktuáriusi alkalmazásokkal Horáth Alce Éles alószíűség korlátok műszak és aktuárus alkalmazásokkal doktor értekezés témaezető: Bakó Adrás DSc egyetem taár Széchey Istá Egyetem Ifrastrukturáls Redszerek Modellezése és Fejlesztése

Részletesebben

Dr. Hanka László PhD. KOCKÁZAT BECSLÉSE A VALÓSZÍNŰSÉG KISZÁMÍTÁSA NÉLKÜL, A MEGBÍZHATÓSÁGI INDEX ÉS ALKALMAZÁSA

Dr. Hanka László PhD. KOCKÁZAT BECSLÉSE A VALÓSZÍNŰSÉG KISZÁMÍTÁSA NÉLKÜL, A MEGBÍZHATÓSÁGI INDEX ÉS ALKALMAZÁSA XXII. évfolyam, 01.. szám Dr. Haka László PhD. Óbuda Egyetem Bák Doát Gépész és Bztoságtechka Mérök Kar, Mechatroka Itézet E-mal: haka.laszlo@gbk.u-obuda.hu KOCKÁZAT BECSLÉSE A VALÓSZÍNŰSÉG KISZÁMÍTÁSA

Részletesebben

Laboratóriumi mérések

Laboratóriumi mérések Laboratórum mérések. Bevezetı Bármlye mérés ayt jelet, mt meghatároz, háyszor va meg a méredı meységbe egy másk, a méredıvel egyemő, ökéyese egységek választott meység. Egy mérés eredméyét tehát két adat

Részletesebben

A lakosság egészségi állapotát befolyásoló tényezők

A lakosság egészségi állapotát befolyásoló tényezők A lakosság egészség állapotát befolyásoló téyezők Számos kockázat téyező befolyásolja a lakosság egészség állapotát. Szükséges eze kockázat téyezőkre való odafgyelés az egyé, a család, a házorvos, a mukahely,

Részletesebben

INTERSTÚDIUM ALAPÍTVÁNY

INTERSTÚDIUM ALAPÍTVÁNY Adószám: 19660011-1-41 Bejegyzı szerv: Fıvárosi Bíróság Nyilvátartási szám: 1261 Közhaszú szervezet yilvátartásba vételi száma: 14.Pk65.072/12. Közhaszú tevékeységéek cél szeriti tevékeysége: evelés és

Részletesebben

Döntésmodellezés a közúti közlekedési módválasztásban

Döntésmodellezés a közúti közlekedési módválasztásban Dötésmodellezés a közút közlekedés módválasztásba Kosztyó Áes, Török Ádám 2 Absztrakt Ckkükbe a közút közlekedés módválasztást, mt racoáls dötés folyamatot szereték modellez, külöös tektettel a épjárműforalom

Részletesebben

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Középértékek és szóródási mutatók

Matematikai 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

Részletesebben

HAZAI BIOTECHNOLÓGIAI KKV-K A NEMZETKÖZIESEDİ TUDÁSHÁROMSZÖGBEN

HAZAI BIOTECHNOLÓGIAI KKV-K A NEMZETKÖZIESEDİ TUDÁSHÁROMSZÖGBEN NKTH Innotárs program KKVENT_8 HAZAI BIOTECHNOLÓGIAI KKV-K A NEMZETKÖZIESEDİ TUDÁSHÁROMSZÖGBEN Dr. Antalóczy Katalin Halász György Imre Tatabánya, 2010. november 24. IKU Innovációs Kutató Központ (Pénzügykutató

Részletesebben

BIOMATEMATIKA ELŐADÁS

BIOMATEMATIKA ELŐADÁS BIOMATEMATIKA ELŐADÁS 10. A statisztika alapjai Debrecei Egyetem, 2015 Dr. Bérczes Attila, Bertók Csaád A diasor tartalma 1 Bevezetés 2 Statisztikai függvéyek Defiíció, empirikus várható érték Empirikus

Részletesebben

20 PONT Aláírás:... A megoldások csak szöveges válaszokkal teljes értékőek!

20 PONT Aláírás:... A megoldások csak szöveges válaszokkal teljes értékőek! SPEC 2009-2010. II. félév Statsztka II HÁZI dolgozat Név:... Neptun kód: 20 PONT Aláírás:... A megoldások csak szöveges válaszokkal teljes értékőek! 1. példa Egy üzemben tejport csomagolnak zacskókba,

Részletesebben

FİBB PONTOK PIACKUTATÁS (MARKETINGKUTATÁS) Kutatási terv október 20.

FİBB PONTOK PIACKUTATÁS (MARKETINGKUTATÁS) Kutatási terv október 20. FİBB PONTOK PIACKUTATÁS (MARKETINGKUTATÁS) 2010. október 20. A kutatási terv fogalmának, a különbözı kutatási módszerek osztályozása, a feltáró és a következtetı kutatási módszerek közötti különbségtétel

Részletesebben

Július Augusztus Szeptember NAPRAKÉSZ VAGYOK! Üzleti gazdaságtanból. 2011-ben. Október November December

Július Augusztus Szeptember NAPRAKÉSZ VAGYOK! Üzleti gazdaságtanból. 2011-ben. Október November December 011 Júlus Augusztus Szeptember Határdő Feladat, program Üzlet gazdaságtaból 011-be Október November December Nevezetességek:. Vállalkozó jogvszoy Sul-Cég eve:... Sul-Cég székhelye:... Képvselője (a jog

Részletesebben

A Secretary problem. Optimális választás megtalálása.

A Secretary problem. Optimális választás megtalálása. A Secretary problem. Optmáls választás megtalálása. A Szdbád problémáa va egy szté lasszusa tethető talá természetesebb vszot ehezebb változata. Ez a övetező Secretary problem -a evezett érdés: Egy állásra

Részletesebben

MÉRÉSMETODIKAI ALAPISMERETEK FIZIKA. kétszintű érettségire felkészítő. tanfolyamhoz

MÉRÉSMETODIKAI ALAPISMERETEK FIZIKA. kétszintű érettségire felkészítő. tanfolyamhoz MÉRÉSMETODIKAI ALAPISMERETEK a FIZIKA kétszitű érettségire felkészítő tafolyamhoz A fizika mukaközösségi foglalkozásoko és a kétszitű érettségi való vizsgáztatásra felkészítő tafolyamoko 004-009-be elhagzottak

Részletesebben

Hipotézis vizsgálatok. Egy példa. Hipotézisek. A megfigyelt változó eloszlása Kérdés: Hatásos a lázcsillapító gyógyszer?

Hipotézis vizsgálatok. Egy példa. Hipotézisek. A megfigyelt változó eloszlása Kérdés: Hatásos a lázcsillapító gyógyszer? 01.09.18. Hpotézs vzsgálatok Egy példa Kérdések (példa) Hogyan adhatunk választ? Kérdés: Hatásos a lázcsllapító gyógyszer? Hatásos-e a gyógyszer?? rodalomból kísérletekből Hpotézsek A megfgyelt változó

Részletesebben

A heteroszkedaszticitásról egyszerûbben

A heteroszkedaszticitásról egyszerûbben Mûhely Huyad László kaddátus, egyetem taár, a Statsztka Szemle főszerkesztője A heteroszkedasztctásról egyszerûbbe E-mal: laszlo.huyad@ksh.hu A heteroszkedasztctás az ökoometra modellezés egyk kulcsfogalma,

Részletesebben

KAPILLÁRIS NYOMÁS GÖRBE MEGHATÁROZÁSA HIGANYTELÍTÉSES POROZITÁSMÉRÉS ADATAIBÓL DETERMINATION OF CAPILLARY PRESSURE CURVE FROM MERCURY POROSIMETRY DATA

KAPILLÁRIS NYOMÁS GÖRBE MEGHATÁROZÁSA HIGANYTELÍTÉSES POROZITÁSMÉRÉS ADATAIBÓL DETERMINATION OF CAPILLARY PRESSURE CURVE FROM MERCURY POROSIMETRY DATA Műszak Földtudomány Közlemények, 84. kötet,. szám (03), pp. 63 69. KAPILLÁRIS NYOMÁS GÖRBE MEGHATÁROZÁSA HIGANYTELÍTÉSES POROZITÁSMÉRÉS ADATAIBÓL DETERMINATION OF CAPILLARY PRESSURE CURVE FROM MERCURY

Részletesebben

A TELJESÍTMÉNYMENEDZSMENT LEHETÕSÉGEI

A TELJESÍTMÉNYMENEDZSMENT LEHETÕSÉGEI csz10 tars 1 porub.qxd 2007. 02. 25. 18:16 Page 71 TÁRSADALOM ÉS ÁLLAM A TELJESÍTMÉNYMENEDZSMENT LEHETÕSÉGEI A NEMZETI CIVIL ALAPPROGRAMBAN A partersége alapuló állami pályáztatási modell értékelése Porubcsászki

Részletesebben

A születéskor várható élettartam nemek szerinti térbeli különbségei

A születéskor várható élettartam nemek szerinti térbeli különbségei DR. BÁLINT LAJOS A születéskor várható élettartam emek szert térbel külöbsége A taulmáy a 005 009 között, születéskor várható élettartamok fotosabb kstérség ellemzőt mutata be a eleleg hatályos besorolás

Részletesebben

Miért pont úgy kombinálja kétfokozatú legkisebb négyzetek módszere (2SLS) az instrumentumokat, ahogy?

Miért pont úgy kombinálja kétfokozatú legkisebb négyzetek módszere (2SLS) az instrumentumokat, ahogy? Mért pot úgy kombálja kétfokozatú legksebb égyzetek módszere (2SLS az strumetumokat, ahogy? Kézrat A Huyad László 60. születésapjára készülő köyvbe Kézd Gábor 2004. júlus A Budapest Corvus Egyetem rövd

Részletesebben

MILYEN ESZKÖZÖKKEL NÖVELHETİ A MAGYAR NAGYVÁLLALATOK K+F AKTIVITÁSA? EGY LEHETSÉGES KUTATÁSI TERVA PROBLÉMA MEGOLDSÁSRA

MILYEN ESZKÖZÖKKEL NÖVELHETİ A MAGYAR NAGYVÁLLALATOK K+F AKTIVITÁSA? EGY LEHETSÉGES KUTATÁSI TERVA PROBLÉMA MEGOLDSÁSRA MILYEN ESZKÖZÖKKEL NÖVELHETİ A MAGYAR NAGYVÁLLALATOK K+F AKTIVITÁSA? EGY LEHETSÉGES KUTATÁSI TERVA PROBLÉMA MEGOLDSÁSRA 1. KUTATÁSI PROBLÉMA Molnár László egyetemi tanársegéd Miskolci Egyetem, Marketing

Részletesebben

Hipotéziselmélet. Statisztikai próbák I. Statisztikai próbák II. Informatikai Tudományok Doktori Iskola

Hipotéziselmélet. Statisztikai próbák I. Statisztikai próbák II. Informatikai Tudományok Doktori Iskola Hpotézselmélet Iformatka Tudomáyok Doktor Iskola Statsztka próbák I. 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása Statsztka próbák II. Dötés eljárást dolgozuk k aak eldötésére, hogy a ullhpotézs gaz-e. Ha úgy kell

Részletesebben

Mérési adatok feldolgozása. 2008.04.08. Méréselmélet PE_MIK MI_BSc, VI_BSc 1

Mérési adatok feldolgozása. 2008.04.08. Méréselmélet PE_MIK MI_BSc, VI_BSc 1 Mérés adatok feldolgozása 2008.04.08. Méréselmélet PE_MIK MI_BSc, VI_BSc Bevezetés A mérés adatok külöböző formába, általába ömlesztve jeleek meg Ezeket az adatokat külöböző szempotok szert redez kértékel

Részletesebben

VASBETON ÉPÜLETEK MEREVÍTÉSE

VASBETON ÉPÜLETEK MEREVÍTÉSE BUDAPET MŰZAK É GAZDAÁGTUDOMÁY EGYETEM Építőmérök Kar Hdak és zerkezetek Taszéke VABETO ÉPÜLETEK MEREVÍTÉE Oktatás segédlet v. Összeállította: Dr. Bód stvá - Dr. Farkas György Dr. Kors Kálmá Budapest,.

Részletesebben

A magyarországi nagyvállalatok kutatás-fejlesztési output aktivitásának vizsgálata, különös tekintettel a regionális különbségekre

A magyarországi nagyvállalatok kutatás-fejlesztési output aktivitásának vizsgálata, különös tekintettel a regionális különbségekre A magyarországi nagyvállalatok kutatás-fejlesztési output aktivitásának vizsgálata, különös tekintettel a regionális különbségekre Dr. Molnár László egyetemi adjunktus Fiatal Regionalisták VIII. Konferenciája

Részletesebben

Sztochasztikus tartalékolás és a tartalék függése a kifutási háromszög időperiódusától

Sztochasztikus tartalékolás és a tartalék függése a kifutási háromszög időperiódusától Sztochasztkus tartalékolás és a tartalék függése a kfutás háromszög dőperódusától Faluköz Tamás Vtéz Ildkó Ibola Kozules: r. Arató Mklós ELTETTK Budapest IBNR kfutás háromszög IBNR: curred but ot reported

Részletesebben

) ( s 2 2. ^t = (n x 1)s n (s x+s y ) x +(n y 1)s y n x+n y. +n y 2 n x. n y df = n x + n y 2. n x. s x. + s 2. df = d kritikus.

) ( s 2 2. ^t = (n x 1)s n (s x+s y ) x +(n y 1)s y n x+n y. +n y 2 n x. n y df = n x + n y 2. n x. s x. + s 2. df = d kritikus. Kétmtás t-próba ^t ȳ ( s +( s + + df + vag ha, aor ^t ȳ (s +s Welch-próba ^d ȳ s + s ( s + s df ( s ( s + d rtus t s (α, +t s (α, s + s Kofdecatervallum ét mta átlagáa ülöbségére SE s ( + s ( ±t (α,df

Részletesebben

MINŐSÉGÜGYI PÉNZÜGYI IRODA FOLYAMATSZABÁLYOZÁSA

MINŐSÉGÜGYI PÉNZÜGYI IRODA FOLYAMATSZABÁLYOZÁSA PÉNZÜGYI IRODA FOLYAMATSZABÁLYOZÁSA 1. AZ CÉLJA Az eljárás célja a költségvetés gazdálkodás (tervezés, módosítás, beszámolás) sorá alkalmazott külső és belső készítésű dokumetumok (jogszabályok, szabályzatok)

Részletesebben

i 0 egyébként ábra. Negyedfokú és ötödfokú Bernstein polinomok a [0,1] intervallumon.

i 0 egyébként ábra. Negyedfokú és ötödfokú Bernstein polinomok a [0,1] intervallumon. 3. Bézer görbék 3.1. A Berste polomok 3.1. Defícó. Legye emegatív egész, tetszőleges egész. A ( ) B (u) = u (1 u) polomot Berste polomak evezzük, ahol ( ) = {!!( )! 0, 0 egyébkét. A defícóból közvetleül

Részletesebben

Dr. Tóth Zsuzsanna Eszter Dr. Jónás Tamás Erdei János. Gazdaságstatisztika. II. rész A matematikai statisztika alapjai

Dr. Tóth Zsuzsanna Eszter Dr. Jónás Tamás Erdei János. Gazdaságstatisztika. II. rész A matematikai statisztika alapjai Budapest Műszak és Gazdaságtudomáy Egyetem Gazdaság- és Társadalomtudomáy Kar Üzlet Tudomáyok Itézet Meedzsmet és Vállalatgazdaságta Taszék Dr. Tóth Zsuzsaa Eszter Dr. Jóás Tamás Erde Jáos Gazdaságstatsztka

Részletesebben

Statisztikai próbák. Ugyanazon problémára sokszor megvan mindkét eljárás.

Statisztikai próbák. Ugyanazon problémára sokszor megvan mindkét eljárás. Statsztka próbák Paraméteres. A populácó paraméteret becsüljük, ezekkel számolunk.. Az alapsokaság eloszlására van kkötés. Nem paraméteres Nncs lyen becslés Nncs kkötés Ugyanazon problémára sokszor megvan

Részletesebben

Ha n darab standard normális eloszlású változót négyzetesen összegzünk, akkor kapjuk a χ 2 - eloszlást: N

Ha n darab standard normális eloszlású változót négyzetesen összegzünk, akkor kapjuk a χ 2 - eloszlást: N Krály Zoltá: Statsztka II. Bevezetés A paraméteres eljárások alkalmazásához, a célváltozóra ézve szgorú feltételek szükségesek (folytoosság, ormaltás, szóráshomogetás), ekkor a hpotézseket egy-egy paraméterre

Részletesebben

Regresszió és korreláció

Regresszió és korreláció Regresszó és korrelácó regresso: vsszatérés, hátrálás; vsszafordulás correlato: vszo, összefüggés, kölcsöösség KAD 01.11.1 1 (vsszatérés, hátrálás; vsszafordulás) Regresszó és korrelácó Gakorlat megközelítés

Részletesebben

Megyei statisztikai profil a Smart Specialisation Strategy (S3) megalapozásához Zala megye

Megyei statisztikai profil a Smart Specialisation Strategy (S3) megalapozásához Zala megye Megyei statisztikai profil a Smart Specialisation Strategy (S3) megalapozásához Zala megye Az alábbi statisztikai profil a megye általános, a Smart Specialisation Strategy (S3)-hoz kapcsolódó stratégiaalkotás

Részletesebben

Megyei statisztikai profil a Smart Specialisation Strategy (S3) megalapozásához Jász-Nagykun-Szolnok megye

Megyei statisztikai profil a Smart Specialisation Strategy (S3) megalapozásához Jász-Nagykun-Szolnok megye Megyei statisztikai profil a Smart Specialisation Strategy (S3) megalapozásához Jász-Nagykun-Szolnok megye Az alábbi statisztikai profil a megye általános, a Smart Specialisation Strategy (S3)-hoz kapcsolódó

Részletesebben

STATISZTIKA I. Mekkora? Viszonyszá m = Viszonyszám. sa: 1. Két t statisztikai adat arány. egyik főf. csoportját t alkotják,

STATISZTIKA I. Mekkora? Viszonyszá m = Viszonyszám. sa: 1. Két t statisztikai adat arány. egyik főf. csoportját t alkotják, Mekkora? STATISZTIKA I. 3. Előad adás, Vszoyszámok Előad adó: Dr. Huzsva LászlL szló egyetem doces Vszoyszámok. Két t statsztka adat aráy yát kfejező számok, 2. Az ú. leszármaztatott számok egyk főf csoportját

Részletesebben

Regresszió. Fő cél: jóslás Történhet:

Regresszió. Fő cél: jóslás Történhet: Fő cél: jóslás Történhet: Regresszó 1 változó több változó segítségével Lépések: Létezk-e valamlyen kapcsolat a 2 változó között? Kapcsolat természetének leírása (mat. egy.) A regresszós egyenlet alapján

Részletesebben

Kulcsszavak: Dimenzióredukció, főkómpónens analízis, altér módszerek, kernel reprezentáció

Kulcsszavak: Dimenzióredukció, főkómpónens analízis, altér módszerek, kernel reprezentáció DIMEZIÓREDUKCIÓ HORVÁH GÁBOR, BME VIK MI Dmezó redukcó Absztrakt Adatelemzésekél az alkalmazható eljárásókat jeletős mértékbe befólyásólja a redelkezésre álló adatok száma és dmezója. A sokdmezós adatok

Részletesebben

Reakciómechanizmusok leírása. Paraméterek. Reakciókinetikai bizonytalanságanalízis. Bizonytalanságanalízis

Reakciómechanizmusok leírása. Paraméterek. Reakciókinetikai bizonytalanságanalízis. Bizonytalanságanalízis Megbízható kémiai modellek kifejlesztése sok mérési adat egyidejő feldolgozása alajá uráyi amás www.turayi.eu ELE Kémiai Itézet Reakciókietikai Laboratórium Eddig dolgoztak eze a témá: (témavezetık: uráyi

Részletesebben