Móri Tamás. Fıkomponens- és faktoranalízis
|
|
- Mária Szőkené
- 6 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 Mór amás Fıompos- és fatoraalízs Elt Valószíőséglmélt és Statszta aszé 999
2 Mór amás: Főompos- és fatoraalízs Fıompos- és fatoraalízs öbbdmzós adatsor: so változóra voatozóa vaa mgfgylés. A tárgyaladó többdmzós módszr céla lht példál: A változó számáa csötés d úgy hogy záltal a mgfgylésb rlı formácó csö léygs; léygmlés. hz mgadható fogalma pl. gazdaság flttség dfálása összttt mtatórdszrrl való llmzés útá. Osztályozás csoportosítás fladato: a csoportépzı smérv lölt változó m függtl és m azoos szórásúa zért m lht azoos súllyal v fgylmb ıt a változóat alaító özös fatoro alapá csoportosít.. A módszr llmzı: Számolásgéys számítógéps programcsomago sgítségévl hatható végr. öbbdmzós ormáls loszlású mgfgylés sté optmmtladoságoal rdlz d bármly más végs szórású mtaloszlás sté s gaz hogy trmészts dfált célfüggvéyt optmalzála. A lasszs módszr m robsztsa érzéy a gró és xtrém értér d létz mparamétrs robsztsabb változato s amly ragstatsztáal dolgoza. A továbbaba ét épszrő módszrrıl lsz szó: a fıompos-aalízsrıl és a fatoraalízsrıl. Ez özül a fıompos-aalízs matmata háttr a dolgozottabb a fatoraalízsb számos érdés mág scs mgygtatóa tsztázva. Ezért a fıompos-aalízs fıbb állításaa a bzoyítása s szrpl foga fltév ha m túl boyollta míg a fatoraalízsrıl szóló részb ább csa a módszr smrttésér rül sor. Fıompos-aalízs Lgy X EX 0 várható értéő és VarX D ovaracamátrxú dmzós véltl vtor. Az a cél hogy az dmzós térb olya ú oordátardszrt vzssü b amlyb a véltl vtor oordátá már orrlálatlao. Ismrts hogy X-t az ortoormált bázsba flírva az -d oordátáa Y X lsz vagys Y U X ahol U az oszlopoból álló ortoormált mátrx. Másépp modva X UY vagys X-t gy orrlálatla omposő véltl vtor lforgatottaét ívá lıállíta.
3 Mór amás: Főompos- és fatoraalízs Lgy VarY Λ dagoáls mátrx aor azt ap hogy D UΛU z pdg épp D sptrállıállítása. E alapá a övtzı lvzést vztü b. Lgy VarX sptrállıállítása D UΛU 0. Eor az Y U X véltl vtort az X fıompos-vtoráa vzzü az Y vtor -d oordátáa Y X pdg az X -d fıompos. Vlágos hogy a fıompos vtora szté 0 várható értéő és a ovaracamátrxa dagoáls: Var Y U DU U UΛU U Λ vagys a fıompos pároét orrlálatlao és szórása mlyt az X aos szórásaa vzü épp D saátérté égyztgyö: DY. Vgyü észr hogy a fıompos-vtor forgatásvarás: ha V ortoormált mátrx X és VX fıompos-vtora mggyz. Valóba mvl VarVX VDV VUΛU V WΛW ahol W VU s ortoormált zért VX fıompos-vtora W VX U V VX U X. Az vszot már m tlsül hogy a fıompos-vtor sálavarás s l vagys a mértégység mgváltoztatása általába már mgváltoztata a fıompost. A sálatraszformácó gy dagoáls mátrxszal való szorzást lt és U X U X matt az varaca azt lté hogy Var X D sptrállıállításába az ortoormált mátrx U l z tóbb azoba rdszrt m s forgatás. Ha rag D aor csa az lsı fıompos ülöböz 0-tól. Lgy v V [v v ] mértő mátrx és Z a Z Y oordátából álló dmzós véltl vtor. Eor X VZ Z szórásmátrxa az gységmátrx és V olya mátrx mly oszlopa ortogoálsa és ormá rdr az X aos szórásaval gylı. Ezt az lıállítást X aos lıállításáa vzzü. Ha D saátérté md ülöböz a fıompos lıltıl lttv gyértlmő. Ha azoba gy saátérté többszörös aor a mgfllı saátvtoro m gyértlmő a saátaltérb ttszılgs lforgatható. A fıompos szmlélts ltés. Lgy ttszılgs gységvtor or X- az ráyára való vtült X és az ráyába sı szóráségyzt D X D. Ha és f ét gységvtor az ráyra sı vtült potosa aor orrlálatlao ha Df 0 gyas cov X f X E XX f Df. Ezért a övtzı állítás gazolható. A fıompos bvztéséél tttt ú oordátardszr lsı tgly ráyába a lgagyobb az X szórása az összs lhtségs dmzós ráy özül és z a maxmm épp az lsı aos szórás. Ezt a tglyt zért lsı fıtgly s vz. A másod oordátatgly ráya az lsır mrılgs ráyo özül az amlyr ézv X szórása a lgagyobb mégpdg épp a másod aos szórással gylı z a ráy a másod fıtgly és így tovább. Az X vtor vtült az az ú oordátatglyr a fıompos. Formálsa a övtzı összfüggést írhat fl:
4 Mór amás: Főompos- és fatoraalízs 3 { } { }. 0 : max : max D D D D < < Ez bzoyítása szrt tls dcóval törtéht. Az lsı -r mrılgs ráyo md b vaa az saátvtoro által grált varás altérb thát L L m m m m m m D és tt az gylıség tlsül ha. dmzós véltl vtor özlítés alacsoyabb dmzós változóval. Lgy < és L az olya dmzós Z valószíőség változó tr amly valószíőséggl gy lgflbb dmzós hprsíba vsz fl az értét más szóval rag Var Z. Krssü azt a Z L valószíőség vtorváltozót amly égyzts hbába a lgobba özlít X-t: m! Z X E A várható érté mmmtladosága matt EZ EX 0 zért Z gy lgflbb dmzós altérb s. Mvl abba az altérb az X-hz lgözlbb pot PX ahol P az altérr való mrılgs vtítés így szüségépp Z PX. Mvl X PX mrılgs PX-r a Ptagorasz-tétl matt PX X PX X thát a fladat: max! PX E D sptrállıállításával fzv P P P X P PX Var Var zért P P P PX PX tr tr Var E. Itt P és UU I matt. tr tr tr P P P P P P Eélfogva aor ap maxmmot ha P és P 0 a több saátvtorra. Ez azt lt hogy P épp az vtoro által fszíttt altérr
5 Mór amás: Főompos- és fatoraalízs 4 való vtítés: P a lgobba özlítı Z valószíőség vtorváltozó pdg az a vtor amly lsı oordátáa az ú oordátardszrb épp az lsı fıompos a több pdg 0: Z Y végül a égyzts hba mmáls érté: E X Z + + L+. Az E X tr D + L+ mységt az X vtorváltozó tls varacááa vz. Ez mggyz az Y U X fıompos-vtor tls varacáával hsz a forgatás ormatartó és az lsı fıompos sgítségévl flírt lgobba özlítı dmzós Z vtorváltozó tls varacáa E Z + L +. Ezt úgy modá hogy az lsı fıompos yt magyaráz mg az X tls varacáából. Ha z az érté már az X tls varacááa a túlyomó rész aor a több változó lhayagolható. Ezért mgválasztásához a háyados értéér támaszoda. + L+ ψ + L + Amor az lsı fıompost választ a özlítéshz aor D-t ét részr bot: D D + D ahol D Var Z az ú. rprodált mátrx az lvzés oa rd hogy ha az lsı fıompos már tls mgmagyarázza X tls varacáát aor vsszaap D-t D VarX Z v pdg: rzdáls ovaracamátrx. ormáls loszlás st Ha X többdmzós ormáls loszlású aor gyaz gaz a fıompos-vtorra s és a fıompos orrlálatlaságából övtz a függtlségü s. apasztalat fıompos Lgy adott gy dmzós loszlásból vtt lmő mta: X X X >. Dfál a tapasztalat loszlást a szoásos módo: z az az -dmzós dszrét loszlás amly / / súlyt valószíőségt hlyz a mgfgylés mdgyér. A valószíőségloszlásora dfált szoásos mység llmzıt pl. várható érté szórás mdá rr a tapasztalat loszlásra számítva a mység ú. tapasztalat mgfllıt ap. Általáosa alalmazható szabály hogy gy mység várható érté a tapasztalat loszlás szrt m más mt a mység a mtalm vtt átlaga. ly módo a tapasztalat várható érté az X -sal lölt mtaátlag a ovaracamátrx tapasztalat mgfllı pdg az S X X X X
6 Mór amás: Főompos- és fatoraalízs 5 tapasztalat ovaracamátrx. A tapasztalat ovaracamátrx S V Λ V sptrállıállítása sgítségévl dfálhat a mta tapasztalat fıompost aos szórásat és fıtglyt: most az -d tapasztalat fıompos gy dmzós vtor amly -d lmét úgy ap hogy a V mátrx -d oszlopáa lmvl súlyozva ad össz az X mtalm oordátát. Ezért a V ortoormált mátrx v: átvtl loadg mátrx oszlopat súlyvtoroa lmt pdg súlyoa vzzü. rmészts gaza marada a fıomposrıl ddg modott tétl tapasztalat mgfllı: az lsı fıtgly az az gys amly ráyába a lgagyobb a mta tapasztalat szórása a másod fıtgly az lsır mrılgs gys özül rdlz zzl a tladosággal és így tovább. Az lsı tapasztalat fıompos a mta tls varacáából tr S -bıl háyadot magyaráz mg ahol mmalzálható a X Z ˆ ˆ + L+ ψˆ ˆ + L + ˆ ˆ az S -d lgagyobb saátérté és sgítségül égyztösszg az összs olya Z Z vtor-s amly által -b fszíttt altér dmzóa lgflbb. Fıompos bcslés ormáls loszlású mta sté. Ismrts hogy lyor az loszlás D ovaracamátrxáa a maxmm-lhood bcslés az S tapasztalat ovaracamátrx. A maxmm llhood bcslés varacááa övtztéb S saátvtora és saátérté a D saátérté és saátvtoraa maxmm llhood bcslés. Ha azoba fltétlzzü hogy a saátérté mltplctása többszörös: q+ q+r aor mlltt maxmm llhood bcslés ˆ ˆ + L ˆ r. Mvl lyor a fıompos özül az z a q + + q+ r saátérté mgfllı m gyértlmő csa az q+ Yq+ +L + q+ ryq+ r összg az mégpdg X vtült a mgfllı saátaltérr zért a tapasztalat özlítéshz z a fıompos csa gyszrr haszálható. Külöös fotos aa a hpotézs a vzsgálata hogy az tolsó r saátérté mggyz-. A H 0 : r+ hpotézs tsztlésér lhood-háyados próbát végzhtü. A próbastatszta: rlog a log g ahol a az S tapasztalat ovaracamátrx lgsbb r saátértéé számta özp g pdg a mérta özp. Mgmtatható hogy H 0 tlsülés sté mlltt határloszlása f r + r / szabadságfoú χ -loszlás zért χ -próba végzhtı. A próba Bartltt-fél módosítása az hogy a próbastatsztába hlytt + /6 íradó z a határloszlást m bfolyásola d a próba smtás tladoságat avíta.
7 Mór amás: Főompos- és fatoraalízs 6 A özlítéshz flhaszált fıompos számáa mgállapításához szüségs lht a tls varacából magyarázott ψ háyadra voatozó hpotézs vzsgálata lltv am matmatalag zzl gyértéő ofdcatrvallm ostrálása. Blátható ψˆ ψ határloszlása 0 várható értéő és hogy szóráségyztő ormáls loszlás ahol tr D τ ψ hψ + h tr D + L+ h. + L + / E alapá pl. a ψ-r voatozó α aszmptots mgbízhatóság sztő ofdcatrvallm végpota: ψˆ ± cα ˆ τ ahol a ˆ a mgfllı mység / tapasztalat bcslését löl c α / pdg a stadard ormáls loszlás flsı α/-vatls. Fıompos stadardzált mtából Elıfordl hogy a fıompos számítása lıtt a mtát oordátáét stadardzálá: az X mtalmt úgy traszformálá hogy az X X oordátát rdr losztá a tapasztalat ovaracamátrx átlós lm a égyztgyöévl. Ez aa fll mg hogy m a ovaracamátrx ham a orrlácós mátrx sptrálflbotását haszál vagys átsálázást alalmaz amlyrıl látt már hogy m hagya a fıompost változatlal. Az így számított fıomposl való özlítés m a ét mta mgfllı lm özött égyzts ltérés összgét mmalzála ham gy olya súlyozott összgt amlyb az -d oordátára változóra voatozó hbaégyzt-összgt loszt a szóbaforgó változóra voatozó mgfgylés tapasztalat szóráségyztévl vagys a agyobb szórású változóál fllépı ltérést sbb súllyal vsszü fgylmb. E a célfüggvéy s lht létogosltsága. Fatoraalízs A fatoraalízs modlléb fltétlzzü hogy a mgfgylt orrlált változó m mgfgylhtı hpotts háttérváltozó ú. fatoro lárs ombácóaét írható l. E fatoroat hatás szrt a övtzıépp szotá osztályoz:. özös fator: amly több mgfgylt változót s bfolyásol. Ez özött lht. általáos fatoro z md mgfgylt változót bfolyásolá lltv. csoportfatoro amly éháy gyél több d m az összs mgfgylt változóra hata.. gyd fator: csa gytl változót bfolyásol. Ez részb vagy gészéb származhat mérés hbából amlyt hbafatora s szota vz d m ülöíthtı l a más forrású gyd fatortól. Fltétlzzü hogy a fatoro orrlálatlao és 0 várható értéő.
8 Mór amás: Főompos- és fatoraalízs 7 E mgfllı a fatoraalízs modll: X AY + W + m ahol X a mgfgylt változóból álló dmzós véltl vtor Y a özös fatoro dmzós véltl vtora < W az gyd fatoro dmzós véltl vtora A a gy mértő rögzíttt mátrx a v most s átvtl loadg mátrx lm pdg a fatorsúlyo végül m rögzíttt dmzós vtor. Fltétl szrt EY 0 EW 0 továbbá VarY I és VarW dagoáls mátrx átlóába a ψ 0 lml végül covy W EYW 0. Azt mod hogy X lírható a - fatormodlll ha loszlása lıállítható a ft alaba. Vlágos hogy EX m és VarX : D AA +. Spcálsa az -d változó szóráségyzt d : D X h + ψ ahol a h a mységt ommaltása a ψ részt pdg gyd varacáa vz. A továbbaba fltsszü hogy m 0. X potosa aor írható l -fatormodlll ha létz olya mgatív lmő dagoáls mátrx amllyl D lgflbb ragú poztív szmdft mátrx. Mt látt z a fltétl szüségs d lgdı s mrt gy lgflbb ragú -s poztív szmdft mátrx mdg flírható AA alaba ahol A -as mátrx ha gyas az lıállítadó mátrx sptrálflbotása +L + aor v löléssl A [v v ] mgfllı lsz. Ezért or olya + dmzós Z véltl vtort rsü amly oordátá orrlálatlao és gységy szórásúa és X flírható X [A / ]Z alaba. Ismrts hogy z mgthtı mrt D [A / ][A / ]. Ha X lírható -fatormodlll aor z átsálázás tá s gaz marad rá gyas ha dagoáls mátrx aor X AY + W és tt W oordátá lévé W oordátáa ülöfél számszorosa továbbra s orrlálatlao gymással és Y-al. Észrvhtü hogy a özös fatoro vtora és az átvtl mátrx m gyértlmő: a özös fatoroat ttszılgs G ortoormált mátrxszal lforgatva GY továbbra s lgt tsz a özös fatorotól mgövtlt ovaracafltétl és az X AG GY + W lıállítás s mgfll a -fatormodll vagys az lforgatott özös fatorohoz vsszaforgatott átvtl mátrx tartoz. A mátrxo szglársérté-flbotását alalmazva vszot már mgmtatható hogy -t rögzítv A forgatástól lttv gyértlmő mghatározott: ha A és B mért mggyz és AA BB aor létz olya U ortoormált mátrx amllyl B AU. Az gyértlmőség léréséhz A-ra tovább fltétlt szota t. Lawly avasolta hogy olya átvtl mátrxot rssü amlyr A A dagoáls valamly lır mg-
9 Mór amás: Főompos- és fatoraalízs 8 adott mgatív lmő dagoáls mátrxra. -tól azt s mgövtlü hogy az átló lm mooto csöı sorrdb övtzz gymás tá. I sté A A dagoáls mátrx azaz A oszlopa pároét ortogoálsa lyor A-t ortogoáls átvtl mátrxa vzzü. Eor fıfator-aalízsrıl fıfator-modllrıl bszélü. A választás ormáls loszlású -fatormodll sté gyszrősít a maxmm llhood bcslés számítását. A mgfgylt változó sorrdét prmtálva lérhtü hogy ψ ψ ψ tlsülö. Más lhtıség: -t választhat a D mátrx fıátlóából épztt dagoáls mátrx vrzé: dag/d /d /d. Mvl a fatormodll sálavarás gyaor szoás a változóat stadardzál az lmzés lıtt. Ez / -dl való sálázást lt zért az átsálázott átvtl mátrx ortogoaltása az rdt modllb épp az A A mátrx dagoaltását lt. m smrts általáos módszr aa mgállapítására hogy gy dmzós X véltl vtor mor írható l -fatormodlll. A D AA + összfüggésb + smrtl és +/ gylt va a Lawly-fél fltétl pdg tovább / gyltt lt. Ezért a flírható gylt és az smrtl számáa ülöbség: Ha z poztív m várható hogy az gyltrdszr va mgoldása. Más fotos d m tls mgoldott probléma az dtfácó érdés. Azt mod hogy a modll dtfálható ha adott sté D gyértlmő mghatározza -t és forgatástól lttv A-t. Egy részrdméy példál a övtzı: ha az A mátrx bármly sorát lhagyva a mgmaradt soroat úgy lht ét csoportra oszta hogy a mgfllı ét mátrx raga gyarát aor D AA + dtfálható. Ha ovrgs bcslés lárásoat pl. maxmm llhood módszr alalmaz aor lég agy lmő mtára már lvárható hogy A és bcslés már llı özl vaa a bcsüldı mátrxohoz. Ezért az dtfálhatóság hlytt mglégdhtü A és loáls dtfálhatóságával s am azt lt hogy va olya ldsz öryztü amlyb már tlsül az gyértlmőség. Err voatozóa a övtzı modható: ha A A dagoáls és a AA A A mátrx lm a égyztébıl álló mátrx mszglárs aor A és loálsa dtfálható. Maxmm llhood bcslés ormáls loszlású modllb gyü fl hogy a özös és az gyd fatoro függtl és ormáls loszlásúa or X s ormáls loszlású. Ebbıl az loszlásból áll rdlzésür gy lmő mta: X X X >. Fltsszü hogy D és mszglárs továbbá A A dagoáls. Ismrt hogy a 0 várható értéő és D AA + ovaracamátrxú dmzós ormáls loszlásból vtt mta logllhood-függvéy.
10 Mór amás: Főompos- és fatoraalízs 9 L A F A + ost. alaú ahol F A log dt D + tr D és S a tapasztalat ovaracamátrx. A S maxmm llhood bcsléshz FA-t ll mmalzál. F-t A lltv szrt dffrcálva és a drváltaat 0-val gylıvé tév ap a llhood-gyltt: F F A a D D S D A F ψ [ D D S D ]. Ezt trácóval oldá mg: lıbb rögzíttt sté az lsı gyltbıl A-t fz mad zzl az A-val a másod gyltrdszrbıl mghatározzá -t ztá smét rögzíttt mlltt mmalzála A-ba stb. Az lsı gylt mgoldása vagys az átvtl mátrx maxmm llhood bcslés smrt mszglárs mátrx sté a S / / mátrx sptrálflbotása sgítségévl apható mg. Lgy / / S VΛV ahol a Λ dagoáls mátrx fıátlóába a ˆ saátérté sorrd mooto fogyó. Lgy V a V lsı oszlopából álló mértő mátrx és Q Ezzl A maxmm llhood bcslés: ˆ + ˆ + dag[ K ]. A ˆ / V Q. Az trácó ovrgcáát bfolyásola az dló mgválasztása. Jörsog avaslata: ψ s ahol s az S mátrx fıátlóáa -d lm. A özös fatoro bcslésér ét módszr haszálatos. A Bartltt-fél bcslés abból dl hogy smrt A és sté X fltétls loszlása Y- ra ézv AY várható értéő és ovaracamátrxú dmzós ormáls loszlás. Ezért a fltétls logllhood-függvéy L Y X X AY X AY + ost. amly maxmmhlyét Y szrt drválással aphat mg: L Y X AY A 0
11 Mór amás: Főompos- és fatoraalízs 0 bbıl ˆ Y A A Ezt más úto s lvzthtü ha észrvsszü hogy Y értéét rögzítv a fatormodll orrlált hbáú ormáls lárs modllb mgy át ahol mt smrts az Y paramétr maxmm llhood bcslés mggyz a lgsbb égyzts bcsléssl. Látható hogy a Bartltt-fél bcslés torzítatla. A özös fatoro bcslésé hompso-fél módszr Y-t olya paramétr tt amly a pror loszlása stadard ormáls ztá Y-ra Bays-bcslés adható. égyzts vsztségfüggvéy mlltt a Bays-bcslés épp az a postror loszlás várható érté. Az a postror sőrőségfüggvéy a Bays-tétlll A X. { } { X AY X AY xp Y Y } f Y X ost X xp ahol ostx m függ Y-tól. A tvıb álló mység a / szorzó lhagyásával a övtzıépp alaítható át: bvztv a B I + A A lölést X AY X AY + Y Y B A Y Y X BY X B Y B A AY Y A X + ost X. X + X X Errıl lolvasható hogy az a postror loszlás s dmzós ormáls várható értél és B ovaracamátrxszal. Ezért Y Bays-bcslés B A X ˆ I A A A + Y Bár z a hompso-bcslés torzított az átlagos égyzts hbáa sbb mt a Bartlttbcslésé. A fatoro forgatása Az átvtl mátrxa Lawly módszrévl törtéı gyértlmővé tétl a bcslés láráso matmata lmzését sgít d az az ára hogy a apott özös fatoro gyara csa hz értlmzhtı. Alalmas lforgatással stlg szmléltsbb ltést adhat a fatoroa. Ha példál a fatorsúlyo özött csa 0-hoz özl vagy aráylag agy érté fordla lı aor a változó csoportosítható aa alapá hogy mly fator mly változóba átsz fotos szrpt szrcsés stb a változó halmaza aár dszt osztályora s botható. A fatorsúlyo forgatására ülöfél módszrt haszála a lgsmrtbb z özül a varmax forgatás. E az a céla hogy mél több 0-hoz özl fatorsúlyt állítso lı. A módszr léyg gy alalmas vadrats célfüggvéy maxmalzálása amt trácóval valósítaa mg. A fladat olya A a átvtl mátrx lıállítása gymás tá forgatásoal amlyr a ommaltásoal ormált fatorsúly-égyzt szóráségyzt maxmáls vagys a maxmalzáladó célfüggvéy X. b b b b
12 Mór amás: Főompos- és fatoraalízs ahol b a h b b. Mvl a forgatáso az átvtl mátrx soraa ormát m változtatá mg az gész lárás sorá a ommaltáso változatlao marada. A foozatos maxmalzálás törtéht példál úgy s hogy md lépésb csa gy-gy fatorpárt forgat l: ha a m párt választ < m aor csa az a és a m fatorsúlyo változa: a a cosϕ a sϕ a a sϕ + a m m m cosϕ ahol ϕ az lforgatás szög; z lépését csa gyváltozós szélsıérté-fladat mgoldását lt. Md clsba végghalad md páro összs / pár va és a cls végé llırzzü a célfüggvéy változását. Aor áll mg ha már csa lhayagolható mértéb változ. Fıfator-aalízs A fıfatoro módszré alalmazásáál gyara fltétlz az gyd fatoro tls háyát. Így a fladat olya özös fatoro mghatározására rdálód amly pároét ortogoálsa a lhtı lgagyobb mértéb árla hozzá az összs változó tls ommaltásához azaz a h E X tls varacához lltv amlyl a rprodált mátrx lhtı lgobba mgözlít D-t a lgsbb égyzt lv értlméb. Formálsa z mggyz a fıomposaalízsb vzsgált fladattal így most m tárgyal. Ha az gyd fatoroat s blvsszü a modllb d valahoa smré -t vagy am zzl gyértéő a ommaltásoat aor a fladat smét fıompos-aalízs d az X W véltl vtoro amt a D mátrx sptrállıállítása sgítségévl végzhtü l. Szoás zért a lıbb a ommaltásoat ülöfél módoo bcsül. Amor már lızts stadardzált változóból dla a D ovaracamátrx voltaépp orrlácós mátrx. A h ommaltás lggyaorbb bcslés az -d változóa az összs több változóra voatozó többszörös orrlácós gyütthatóáa égyzt. Ez a többszörös orrlácós gyüttható dfícó szrt a maxmáls orrlácó amly az -d változó és a több változó ttszılgs lárs ombácóa özött lıfordl. Igazolható hogy z a bcslés a övtzı módo s mgapható: ˆ h d ahol d a D mátrx fıátlóáa -d lm. Dwyr mgmtatta hogy z mdg sbb vagy gylı mt a ommaltás valód érté.
13 Mór amás: Főompos- és fatoraalízs Irodalom Élttı Ödö Mszéa György Zrma Margt: Sztochaszts módszr és modll Közgazdaság és Jog Köyvadó Bdapst 98. Fazas Istvá szr.: Bvztés a matmata statsztába gytm gyzt Kossth Egytm Kadó Dbrc 997. Füstös László Mszéa György Smoé Mosolygó óra: A sováltozós adatlmzés statszta módszr Aadéma Kadó Bdapst 986. Mór F. amás Szély J. Gábor. szr.: öbbváltozós statszta aalízs Mősza Köyvadó Bdapst 986. Dr. Sváb Jáos: öbbváltozós módszr a bomtrába Mzıgazdaság Kadó Bdapst 979. Zrma Margt Mchaltzy György: Idısoro fatoraalízs. Szgma XXVI
14 Mór amás: Főompos- és fatoraalízs 3 EX D X Függlé: Jlölés tdvaló az X valószíőség vtorváltozó várható érté az X valószíőség változó szóráségyzt Var X az X valószíőség vtorváltozó ovaracamátrxa covx Y az X és az Y valószíőség vtorváltozó ovaracáa a A tr A az a vtor ll. az A mátrx traszpoálta az A égyzts mátrx yoma az átlóba álló lm összg a tr függvéy lárs: tr ca c tr A tr A + B tr A + tr B a tr függvéy clsa varás: tr AB Z tr B ZA szmmtrs mátrx yoma gylı a saátérté az összgévl I I az dmzós gységmátrx dag[a a ] olya ú. dagoáls mátrx amly fıátlóába az a a lm álla a fıátló ívül lm pdg 0-val gylı. procó: lárs altérr való mrılgs vtítés ll. aa mátrxa P potosa aor procó ha szmmtrs P P és dmpots P P tr P rag P dm Im P Ortoormált mátrx forgatás: U égyzts mátrx amlyr U U más szóval U sora ll. oszlopa gyarát ortoormált rdszrt alota Sptrállıállítás: Az A -s szmmtrs mátrx sptrállıállítása: A UΛU ahol U az oszlopoból álló ortoormált mátrx Λ dagoáls mátrx az átlóába álló számo az A mátrx saátérté pdg a saátértéhz tartozó saátvtor. Mvl gy dmzós altérr való vtítés darab saátérté va a több 0 zért az altérr való P vtítés sptrállıállítása: P ahol az Im P altér ortoormált bázsa.
Integrált Intetnzív Matematika Érettségi
tgrált ttzív Matmatika Érttségi. Adott az f : \ -, f függvéy. a) Számítsd ki az f függvéy driváltját! b) Határozd mg az f függvéy mootoitási itrvallumait! c) gazold, hogy f ( ) bármly sté!. Adott az f
M3 ZÁRT CSATORNÁBAN ELHELYEZETT HENGERRE HATÓ ERŐ MÉRÉSE
M3 ZÁRT CSATORNÁBAN ELHELYEZETT HENGERRE HATÓ ERŐ MÉRÉSE. A mérés élja A mérés fladat égyzt krsztmtsztű satorába bépíttt, az áramlás ráyára mrőlgs szmmtratglyű, külöböző átmérőjű hgrkr ható ( x, y ) rő
Numerikus módszerek 1. Alapvető fogalmak és összefüggések. Hogyan mérjük azt, hogy egy függvény nagy vagy kicsi?
umrus módszr. Apvtő ogm és összüggés Hog mérü zt hog g üggvé g vg cs? P. C[ ] - z [ ] trvumo otoos üggvé tré g : m C mmum-orm vg C-orm Eg más htőség: : d -orm Eg hrmd htőség: L és még számt más htőség
) ( 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
Feladatok megoldással
Fladatok mgoldással. sztmbr 6.. Halmazrdszrk. Igazoljuk! A \ B A r (A r B) (A [ B) r ((A r B) [ (B r A)) Mgoldás. A r (A r B) A \ A \ B A \ A [ B A \ A [ (A \ B) A \ B (A [ B) r ((A r B) [ (B r A)) (A
(1) L(x+y)=L(x)+L(y), (2) L(kx)=k L(x)
5. LINÁRIS LKÉPZÉSK Az ddg fjztb gy-gy rögzíttt vtortrt vzsgáltu. Most több vtortér gymáshoz vló vszoyávl fogllozu. pcsoltot vtortr özött oly lépzés létsít, mly mgırz vtortér mővltt. Lgy K gy tst, V és
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),
M7 KÖNYÖKIDOM ÁRAMKÉPÉNEK VIZSGÁLATA ÉS VESZTESÉGTÉNYEZŐJÉNEK MEGHATÁROZÁSA
M7 KÖNYÖKIDOM ÁRAMKÉPÉNEK VIZSGÁLATA ÉS VESZTESÉGTÉNYEZŐJÉNEK MEGHATÁROZÁSA. A mérés célja A csőztébn az áramlás rányáltozását önyödomoal, csőíl oldjá mg. Az rányáltozás jlntős áramlás sztségl jár, amlyn
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
1. Vizsgazárthelyi megoldásokkal 1997/98 tél I. évf tk.
. Vizsgazárthlyi mgoldásokkal 997/98 tél I. évf..-8.tk.. Döts l, hogy fáll mid A és B halmaz sté a A B) \ B A összfüggés! Ha m, adjo szükségs és légségs fltétlt arra, hogy mikor áll f! A B) \ B A iff A
Elméleti vizsgakérdések Dr. Raisz Péter Valószínűségszámítás, matematikai statisztika című tárgyához (a teljesség igénye nélkül)
Dr Rsz Pétr Vlószíűségszámítás, mtmt sttszt Crtd y ImM 4 lmélt vzsgérdés Dr Rsz Pétr Vlószíűségszámítás, mtmt sttszt ímű tárgyához ( tljsség géy élül) Mt vzü lm sméy és sméytér? M z sméylgr? 3 M tljs sméyrdszr?
Méréselmélet: 5. előadás,
5. Modllllsztés folt. Méréslmélt: 5. lőadás, 4.3.. Út az adaptív lárásokhoz: 85 és 88 alapá: R P, R P. Ez utóbb mdkét oldalát mgszorozva az R mátrxszal: R. 9 Fltétlzv, hog cs tökélts smrtük az R mátrxról,
KOD: B377137. 0, egyébként
KOD: 777. Egy csomagológép kilogrammos zacskókat tölt. A zacskóba töltött cukor mnnyiség normális loszlású valószínûségi változó kg várható értékkl és.8 kg szórással. A zacskó súlyra nézv lsõ osztályú,
I nyílt intervallum, ( ) egyenletet közönséges (elsõrendû explicit) differenciálegyenletnek nevezzük. Az
8 Közöségs diffriálgltk umrikus mgoldása 8 Dfiíió g Ω IR tartomá IR I ílt itrvallum f : I Ω IR foltoos függvé Az : I IR diffriálató függvékr voatkozó f ( ( I gltt közöségs (lsõrdû pliit diffriálgltk vzzük
Életkor (Age) és szisztolés vérnyomás (SBP)
Lináris rgrsszió Éltkor (Ag) és szisztolés vérnyomás (SBP) Ag SBP Ag SBP Ag SBP 22 131 41 139 52 128 23 128 41 171 54 105 24 116 46 137 56 145 27 106 47 111 57 141 28 114 48 115 58 153 29 123 49 133 59
Valós változós komplex függvények. y 0 görbe egyenlete komplex alakban: f x, y 0. Komplex változós komplex függvények y, ahol z x.
Valós váltoós omplx üggvéy, t x t yt rt cost st r t t, t dt b Ft C, t dt F t FbFa a t x t y t b. x, y görb gylt omplx alaba: x, y. a Komplx váltoós omplx üggvéy u x, y v x, y, ahol x y, Drválás: ( ) lm
A hőmérsékleti sugárzás
A hőmérséklt sugárzás (Dr. Parpás Béla lőadása alapján ljgyzték a Mskolc gytm harmadévs nformatkus hallgató) Alapjlnségk Mndnnap tapasztalat, hogy a mlgíttt tstk hősugárzást (nfravörös sugárzást) bocsátanak
Nem-extenzív effektusok az elemi kvantumstatisztikában?
Nm-xtzív tuso az lm vatumstatsztába? Bró Tamás Sádor MTA Wgr FK RMI 22.3.26.. Boltzma-Gbbs-Plac-Réy-Tsalls 2. Frm & Bos altérb á la Gbbs-Boltzma 3. NBD mt szuprstatszta 4. Kohrs állapot, Posso statszta
53. sz. mérés. Hurokszabályozás vizsgálata
53. sz. mérés Hurokszaályozás vizsgálata nagyszültségű alap- illtv losztóhálózat (4,, kv a hálózatok unkcióáól kövtkzőn hurkolt (töszörösn hurkolt kialakítású. sok csomóponttal, tö táplálási illtv ogyasztási
12. Laboratóriumi gyakorlat MÉRÉSEK FELDOLGOZÁSA
. Laoratórum gakorlat MÉRÉSK FLDOLGOZÁSA. A gakorlat célja Lgks égztk LS) módszré alapuló polom-llsztés proléma mutatása és a módszr alkalmazása mérés rdmék fldolgozására, lltv érzéklő karaktrsztkák aaltkus
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)
Valószínűségszámítás. A standard normális eloszlás karakterisztikus függvénye. További tulajdonságok. További tulajdonságok.
Karakriszikus függvéy Valószíűségszámíás. lőadás 07..05 Kompl érékű valószíűségi válozók: Z=+iY, ahol és Y is valószíűségi válozók. Z):=)+iY). (valós) valószíűségi válozó karakriszikus függvéy: ():= i
n 1 1 n sehova szám (DÖNTETLEN) 1 0 k n n n 1 IZÉ HA a sorozat is lim akkor n NEVEZETES SOROZATOK HATÁRÉRTÉKEI ÖSSZEG HATÁRÉRTÉKE IZÉ
NEVEZETES SOROZATOK HATÁRÉRTÉKEI HA KONKRÉT SZÁM - q q q q q q shov IZÉ HA IZÉ IZÉ ÖSSZEG HATÁRÉRTÉKE TÉTEL: H és sorozt ovrgs és ovrgs és A B A és B or sorozt is AZ ÖSSZEG HATÁRÉRTÉKÉNEK ESETE A? B A
A központos furnérhámozás néhány alapösszefüggése
A közpotos furérhámozás éháy alapösszfüggés 1. ábra: A hámozás jllmző myiségi Az 1. ábra forrása: Dr. Lugosi Armad ( szrk. ) : Faipari szrszámok és gépk kéziköyv Műszaki Köyvkiadó, Budapst, 1987, 57. oldal.
A BINÁRIS LOGIT MODELLEK HASZNÁLATÁNAK ÉS TESZTELÉSÉNEK ESZKÖZEI
MÓDSZERTANI TANULMÁNYOK A BINÁRIS LOGIT MODELLEK HASZNÁLATÁNAK ÉS TESZTELÉSÉNEK ESZKÖZEI M FÜLÖP PÉTER A biáris logit modllk az alkalmazott közgazdasági problémák stéb is ig haszos szközk bizoyulak. Haszálatuk
Megállapítható változók elemzése Függetlenségvizsgálat, illeszkedésvizsgálat, homogenitásvizsgálat
Megállapítható változók elemzése Függetleségvzsgálat, lleszkedésvzsgálat, homogetásvzsgálat Ordáls, omáls esetre s alkalmazhatóak a következő χ próbá alapuló vzsgálatok: 1) Függetleségvzsgálat: két valószíűség
? 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
Mőbiusz Nemzetközi Meghívásos Matematika Verseny Makó, március 26. MEGOLDÁSOK
Mőbiusz Nemzetözi Meghívásos Matematia Versey Maó, 0. március 6. MEGOLDÁSOK 5 700. Egy gép 5 óra alatt = 000 alatt 000 csavart. 000 csavart észít, így = gép észít el 5 óra 000. 5 + 6 = = 5 + 5 6 5 6 6.
A szelepre ható érintkezési erő meghatározása
A szlpr ható érintkzési rő mghatározása Az [ 1 ] műbn az alábbi fladatot találtuk. A fladat: Adott az ábra szrinti szlpmlő szrkzt. Az a xcntricitással szrlt R sugarú bütyök / körtárcsa ω 1 állandó szögsbsséggl
- 1 - A következ kben szeretnénk Önöknek a LEGO tanítási kultúráját bemutatni.
Játékok a tanításhoz? - 1 - Tanító játékok? A Lgo kockák gészn biztosan fontos szívügyi gy gész sor gyrk és szül gnráció éltébn. Mi köz van a Lgo kockáknak a tanuláshoz? Vagy lht gyáltalán tanítani /órákat
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
Széchenyi István Egyetem. Alkalmazott Mechanika Tanszék
Széchnyi István Egytm Alkalmazott Mchanika Tanszék Végslm analízis Elmélti kérdésk gytmi mstrképzésbn MSc) résztvv járm mérnöki, mchatronikai mérnök és logisztikai mérnök szakos hallgatók számára. Mit
Széchenyi István Egyetem. Alkalmazott Mechanika Tanszék
Széchnyi István Egytm Alkalmazott Mchanika Tanszék Végslm analízis Elmélti kérdésk gytmi mstrképzésbn (MSc) résztvv járm mérnöki, mchatronikai mérnök és logisztikai mérnök szakos hallgatók számára 0. októbr
5. MECHANIKA STATIKA GYAKORLAT Kidolgozta: Szabó Tamás egy. doc., Triesz Péter egy. ts.
SZÉCHENYI ISTVÁN EGYETE GÉPSZERKEZETTAN ÉS ECHANIKA TANSZÉK. ECHANIKA STATIKA GYAKORLAT Kidolgozta: Szabó Tamás g. doc., Trisz Pétr g. ts. Erőrndszr rdő vtorttős, párhuzamos rőrndszr, vonal mntén mgoszló
Tapasztalati eloszlás. Kumulált gyakorisági sorok. Példa. Értékösszegsor. Grafikus ábrázolás
Matemata statszta elıadás III. éves elemzı szaosoa 009/00. élév. elıadás Tapasztalat eloszlás Mde meggyeléshez (,,, ) / súlyt redel. Valószíőségeloszlás! Mtaátlag éppe ee az eloszlása a várható értée.
? 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
9. LINEÁRIS TRANSZFORMÁCIÓK NORMÁLALAKJA
9. LINÁRIS TRANSZFORMÁCIÓK NORMÁLALAKA Az 5. fejezetbe már megmeredtü a leár trazformácóal mt a leár leépezée egy ülölege típuával a 6. fejezetbe pedg megvzgáltu a leár trazformácó mátr-reprezetácóját.
Mágneses anyagok elektronmikroszkópos vizsgálata
Mágnss anyagok lktronmikroszkópos vizsgálata 1. Transzmissziós lktronmikroszkóp 1.1. A mágnss kontraszt rdt a TEM-bn Az lktronmikroszkópban 100-200 kv-os (stlg 1 MV-os) gyorsítófszültséggl gyorsított lktronok
DIGITÁLIS JELFELDOLGOZÁS KF GAMFK AAI #171 1
KF GAMFK AAI #7 . Jl, rdszr, iformáció. Folytoos idő rdszr KF GAMFK AAI #7 . Jl- rdszr iformáció Az iformációtchia alapfladatai: - az iformációmyiség mghatározása - az iformáció özlés - az iformáció tárolása
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,
Elorejelzés (predikció vagy extrapoláció) Adatpótlás (interpoláció)
lorjlzés (prdikció vagy xrapoláció) Adapólás (inrpoláció) kompozíciós vagy drminiszikus modllk. A rndfüggvény A ciklikus haás A szzonális haás A zaj (hibaag) 3-3 4 5 6 7 8 9 Az idõsor 3 - - - 3 4 5 6 7
SPECIÁLIS TÖBBVÁLTOZÓS ELOSZLÁSOK MODELLEZÉSE KOPULÁK SEGÍTSÉGÉVEL
5 Kovács Edth * SPECIÁLIS TÖBBVÁLTOZÓS ELOSZLÁSOK MODELLEZÉSE KOPULÁK SEGÍTSÉGÉVEL Összfoglaló: A ckkbn bmutatunk gy módszrt az gyütts loszlás modllzésér, azzal a fltétlzéssl, hogy smrjük a prmloszlás-függvénykt.
Aktív lengéscsillapítás. Másodfokú lengrendszer tesztelése.
Aktív lgécillapítá. Máodfokú lgrdzr tztlé.. A gyakorlat célja Jármvk aktív lgé cillapítááak modllzé máodfokú lgrdzrkét. Szoftvrfjlzté a rdzr való idj tztléér, a tztrdméyk kiértéklé.. Elmélti bvzt. A máodfokú
5. SZABAD PONTRENDSZEREK MECHANIKAI ALAPELVEI, N-TESTPROBLÉMA, GALILEI-
5. SZABAD PONTRENDSZEREK MECHANIKAI ALAPELVEI, N-TESTPROBLÉMA, GALILEI- FÉLE RELATIVITÁSI ELV m, m,,m r, r,,r r, r,, r 6 db oordáta és sebességompoes 5.. Dama Mozgásegyelete: m r = F F, ahol F jelöl a
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.
9. tétel: Elsı- és másodfokú egyenlıtlenségek, pozitív számok nevezetes közepei, és ezek felhasználása szélsıérték-feladatok megoldásában
9. tétel: Elsı- és másodfoú egyelıtlesége, pozitív számo evezetes özepei, és eze felhaszálása szélsıérté-feladato megoldásáa Egyelıtleség: Két relációsjellel összeapcsolt ifejezés vagy függvéy. Az egyelıtleséget
V. GYAKORLATOK ÉS FELADATOK ALGEBRÁBÓL
86 Összefoglaló gyaorlato és feladato V GYAKORLATOK ÉS FELADATOK ALGEBRÁBÓL 5 Halmazo, relácó, függvéye Bzoyítsd be, hogy ha A és B ét tetszőleges halmaz, aor a) P( A) P( B) P( A B) ; b) P( A) P ( B )
ELTE I.Fizikus 2004/2005 II.félév. KISÉRLETI FIZIKA Elektrodinamika 13. (IV.29 -V.3.) Interferencia II. = A1. e e. A e 2 = A e A e * = = A.
omplx lírás: ELTE I.izius 004/005 II.félév + cos ϕ R ϕ KISÉRLETI IZIK Eltrodinamia 3. (IV.9 -V.3.) Intrfrncia II. [ ]; sin ϕ Im [ ] * i cosϕ + i sinϕ ; cosϕ isinϕ * ; cos ϕ R [ ] f cos ( ω t + ϕ) ; f cos
10. TERMOMECHANIKAI FELADATOK VÉGESELEM MEGOLDÁSA
1 ERMOMECHNIKI FELDOK VÉGESELEM MEGOLDÁS V, m dv rr dm dv d n hr trmodnama I főtétlén ntgrál alaa a V térfogatú (m tömgű) és flültű tstr: d dt u dm F dv r dm h d, m V m n d a tst blső a blső rő a hőforráso
VI. Mesterséges neuronhálók
. Msrségs urháló fgala VI. Msrségs urháló Msrségs urháló rész Msrségs ur ő éréől ő éré száló gység, aly száíás épl válzahaó, aíhaó Hálóza plóga ö hasló srségs ur gyáshz apcslva, ahl gy ur gy ás ur lsz.
13. gyakorlat Visszacsatolt műveletierősítők. A0=10 6 ; ω1=5r/s, ω2 =1Mr/s R 1. Kérdések: uki/ube=?, ha a ME ideális!
. gyakorlat Visszacsatolt művltirősítők.) Példa b (s) 6 ; r/s, Mr/s kω, 9 kω, kω, ( s )( s ) Kérdésk: /b?, ha a ME ális! Mkkora lgyn érték ahhoz, hogy az /b rősítés maximális lapos lgyn ( ξ ). Mkkora a
A peremeloszlások. Valószínőségszámítás elıadás III. alk. matematikus szak. Példa. Valószínőségi vektorváltozók eloszlásfüggvénye.
y Valószíőségszámítás elıaás III. alk. matematkus szak 4. elıaás, szeptember 30 A peremeloszlások (X,Y) eloszlásából (elevezés: együttes eloszlás) következtethetük az egyes változók eloszlására: P(X)P(X,Y0)+P(X,Y)+P(X,Y2)
A diszkrét kategóriaskálán mért Y változó kimenetének az előrejelzését klasszifikációnak
MÓDSZERTANI TANULMÁNYOK A CSŐDESEMÉNY LOGIT-REGRESSZIÓJÁNAK KISMINTÁS PROBLÉMÁI DR. HAJDU OTTÓ A taulmáy módszrta útmutatás arra a ksmtás str, amkor bárs kmtű változó értékék a bkövtkzés valószíűségét
Modern piacelmélet. ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék. Selei Adrienn
Modrn piaclmélt ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék Sli Adrinn A tananyag a Gazdasági Vrsnyhiatal Vrsnykultúra Központja és a Tudás-Ökonómia Alapítány támogatásáal készült az ELTE TáTK Közgazdaságtudományi
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
Dr. Tóth László, Kombinatorika (PTE TTK, 2007) nem vagyunk tekintettel a kiválasztott elemek sorrendjére. Mennyi a lehetőségek száma?
Dr Tóth László, Kombiatoria (PTE TTK, 7 5 Kombiáció 5 Feladat Az,, 3, 4 számo özül válasszu i ettőt (ét ülöbözőt és írju fel ezeet úgy, hogy em vagyu teitettel a iválasztott eleme sorredjére Meyi a lehetősége
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
108. szám A MAGYAR KÖZTÁRSASÁG HIVATALOS LAPJA. Budapest, 2009. jú li us 30., csütörtök TARTALOMJEGYZÉK. Ára: 1125 Ft. Oldal
A MAGYAR KÖZTÁRSASÁG HIVATALOS LAPJA Budapst, 2009. jú l us 30., csütörtök 108. szám Ára: 1125 Ft TARTALOMJEGYZÉK 158/2009. (VII. 30.) Korm. rn d lt A mzõgazdaság trmékk és az éllmszrk, valamnt a szszs
4. Differenciálszámítás
. Diffrnciálszámítás.. Írja fl a diffrnciahányadost a mgadott pontban és határozza mg a határértékét!... f...... f..7. f, f,,..9. f... f... f... f...... f..7...9. f...... f... f... f...,..6. f,,,, f,..8.
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
6. Határozatlan integrál
. Határozatlan intgrál.. Alkalmazza a hatványfüggvény intgrálására vonatkozó szabályt! d... d... d... d 8...... d... d... d..8. d..9. d..0. d... d... d 8... d... 8... d...... d..8...9. d..0. d d 8 d d..
RSA. 1. Véletlenszerűen választunk két "nagy" prímszámot: p1, p2
RS z algoritmus. Véltlnszrűn választunk két "nagy" prímszámot: p, p, p p. m= pp, φ ( m) = ( p -)( p -)., < φ( m), ( φ( m ),) = - 3. d = ( mod φ( m) ) 4. k p s = ( m,), = ( d, p, p ) k. Kódolás: y = x (
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
Országos Szilárd Leó fizikaverseny feladatai
Országos Szilárd Ló fizikavrsny fladatai I katgória döntő, 5 április 9 Paks A fladatok mgoldásáoz 8 prc áll rndlkzésr Mindn sgédszköz asználató Mindn fladatot külön lapra írjon, s mindn lapon lgyn rajta
10 Nemlineáris irányítási algoritmusok
Nmliáris iráítási algoritmso Az ig bmtatott iráítási algoritmso fltétlzté, hog a rszrt líró moll liáris. Állapottrs moll sté z azt jlti, hog a rszr összs állapotáa ibli változása riváltja flírható az állapoto
SIKALAKVÁLTOZÁSI FELADAT MEGOLDÁSA VÉGESELEM-MÓDSZERREL
SIKALAKVÁLTOZÁSI FELADAT MEGOLDÁSA VÉGESELEM-MÓDSZERREL ADOTT: Az ábrán látható db végslmből álló tartószrkzt gomtriája, mgfogása és trhlés. A négyzt alakú síkalakváltozási végslmk mért 0 X 0 mm. p Anyagjllmzők:
A Sturm-módszer és alkalmazása
A turm-módszer és alalmazása Tuzso Zoltá, zéelyudvarhely zámtala szélsőérté probléma megoldása, vagy egyelőtleség bzoyítása agyo gyara, már a matemata aalízs eszözere szorítoz, mt például a Jese-, Hölderféle
Tuzson Zoltán A Sturm-módszer és alkalmazása
Tuzso Zoltá A turm-módszer és alalmazása zámtala szélsérté probléma megoldása, vag egeltleség bzoítása ago gara, már a matemata aalízs eszözere szorítoz, mt például a Jese-, Hölder-féle egeltleség, derválta
6. előadás Véges automaták és reguláris nyelvek
Formális nylvk és automaták Széchnyi István Egytm 6. lőadás Végs automaták és rguláris nylvk dr. Kallós Gábor 2017 2018 Formális nylvk és automaták Széchnyi István Egytm Tartalom Zártsági tulajdonságok
Számelméleti alapfogalmak
Számelméleti alapfogalma A maradéos osztás tétele Legye a és b ét természetes szám, b, és a>b Aor egyértelme léteze q és r természetes számo, amelyere igaz: a b q r, r b Megevezés: a osztadó b osztó q
5. modul: Szilárdságtani Állapotok. 5.3. lecke: A feszültségi állapot
5 modul: Silárdságtai Állapotok 53 lck: A fsültségi állapot A lck célja: A taaag flhasálója mgismrj a fsültségi állapot fogalmait valamit mg tudja határoi g lmi pot körték fsültségi állapotát Kövtlmék:
PONTRENDSZEREK MECHANIKÁJA. A pontrendszert olyan tömegpontok alkotják, amelyek nem függetlenek egymástól, közöttük kölcsönhatás van (belső erők).
PONTRENDSZEREK ECHANIKÁJA A potrdszrt olya tögpotok alkotják, alyk függtlk gyástól, közöttük kölcsöhatás va (blső rők). F F F F F F F F Blső rők: F Külső rők: F F Nwto III.: rő-llrő párok F F F F A potrdszr
A vállalati likviditáskezelés szerepe eszközfedezettel rendelkező hitelszerződésekben
VERSENY ÉS SZABÁLYOZÁS Közgazdasági Szml LVIII. évf. 2011. július augusztus (633 652. o.) Havran Dánil A vállalati likviditáskzlés szrp szközfdzttl rndlkző hitlszrződéskbn Az alkun alapuló mgközlítés rdményi
Szervomotor sebességszabályozása
Srvomotor sbsségsabályoása. A gyaorlat célja Egynáramú srvomotor sbsségsabályoásána trvés. A motorsabályoás programváána flépítés. A sbsség rányítás algortms mgvalósítása valós dbn. 2. Elmélt bvt A motor
3. Lokális approximáció elve, végeselem diszkretizáció egydimenziós feladatra
SZÉCHENYI ISTVÁN EGYETEM AAMAZOTT MECHANIA TANSZÉ 5. MECHANIA-VÉGESEEM MÓDSZER EŐADÁS (kidolgozta: Szül Vronika g. ts.) V. lőadás. okális aroimáció lv végslm diszkrtizáció gdimnziós fladatra Amint azt
É Ü Ü ú ú Á Ú ű É ú Ö Ü É Ü Á ű Á Á ú ú ú É Á ú ű É Ö É Á Ú Á ú ú É É ű ű ű Á ű Á ú Á ű ű ű ú Á Á ű ú ú ú ű ű ú ű ú ű Á ÁÁ É Á Á Á ű ű ú Ü É ú ű ű ű ű ű ű Ú Ü ű ű ű ú ú ű ű É ú ű ű Á ú ű É ú Ü Ú Ú Ü Ű
Hegedős Csaba NUMERIKUS ANALÍZIS
Hegedős Csaba NUMERIKUS ANALÍZIS Jegyzet ELE, Iformata Kar Hegedős: Numerus Aalízs ARALOM Gép szám, hbá 3 Normá, egyelıtlesége 9 3 A umerus leárs algebra egyszerő traszformácó 6 4 Mátro LU-felbotása, Gauss-Jorda
MATEMATIKAI STATISZTIKAI ESZKÖZÖK. Tartalomjegyzék.
MATEMATIKAI STATISZTIKAI ESZKÖZÖK Tartalomjgyzék../Bvztés...3./Néhány nvzts loszlástípus...3../normális loszlás... 3../A logaritmikus normális loszlás... 5.3./Wibull loszlás... 7 3./Spciális matmatikai
1. Testmodellezés. 1.1. Drótvázmodell. Testmodellezés 1
Tstmodllzés 1 1. Tstmodllzés Egy objktum modlljén az objktumot rprzntáló adatrndszrt értjük. Egy tstmodll gy digitális rprzntációja gy létz vagy lképzlt objktumnak. trvzés, a modllzés során mgadjuk a objktum
Dugattyús szivattyú általános beépítési körülményei (szívó- és nyomóoldali légüsttel) Vegyipari- és áramlástechnikai gépek. 2.
gypar és áramlástchnka gépk.. lőaás Készíttt: r. ára Sánor Buapst Műszak és Gazaságtuomány Egytm Gépészmérnök Kar Hronamka nszrk Tanszék 1111, Buapst, Műgytm rkp. 3. D ép. 334. Tl: 463-16-80 Fax: 463-30-91
FELVÉTELI FELADATOK 8. osztályosok számára M 1 feladatlap
200. jnuár-fruár FELVÉTELI FELADATOK 8. osztályosok számár M 1 fltlp Név:... Szültési év: hó: np: A fltokt ttszés szrinti sorrnn olhto mg. Minn próálkozást fltlpon végzz! Mllékszámításokr z utolsó, ürs
5. MECHANIKA STATIKA GYAKORLAT (kidolgozta: Triesz Péter, egy. ts.; Tarnai Gábor, mérnöktanár)
SZÉCHENYI ISTVÁN EGYETE ALKALAZOTT ECHANIKA TANSZÉK. ECHANIKA STATIKA GYAKORLAT (idolgozt: Trisz Pétr, g. ts.; Trni Gábor, mérnötnár) Erőrndszr rdő vtorttős, vonl mntén mgoszló rőrndszr.. Péld Adott: z
Orosz Gyula: Markov-láncok. 2. Sorsolások visszatevéssel
Orosz Gyula: Marov-láco 2. orsoláso visszatevéssel Néháy orét feladat segítségével vezetjü be a Marov-láco fogalmát és a hozzáju acsolódó megoldási módszereet, tiius eljárásoat. Ahol lehet, több megoldást
Bojtár-Gáspár: A végeselemmódszer matematikai alapjai
Bojtár Imr Gáspár Zsolt A végslmmódszr matmatka alapja Elktronkusan ltölthtő lőadásvázlat építőmérnök hallgatók számára. http://www.pto.bm.hu/m/htdocs/oktatas/oktatas.php Kadó: BME Tartószrkztk Mchankája
Operatív döntéstámogatás
8.9.7. MSKOLC YM azaságtuomáyi Kar Üzlti formációgazálkoási és Mószrtai tézt Számvitl tézti aszék Opratív ötéstámogatás mószri Statisztikai matmatikai mószrk Opratív ötéstámogatás mószri Kalkulációs mószrk
VEKTORGEOMETRIA. Mit nevezünk null vektornak? Olyan vektort, amelynek a nagysága (abszolút értéke) 0 és az iránya tetszőleges.
VEKTORGEOMETRIA Mt evezü vetora? Olya meységet, amelye ráya és agysága va. Mt evezü egységvetora? Olya vetort, amelye a agysága (abszolút értée). Mt evezü ull vetora? Olya vetort, amelye a agysága (abszolút
Rácsrezgések.
ácsrzgésk http://physics-imtis.cm/physics/glish/ph_txt.htm ácsrzgésk gitális hllám rúb Nwt II F x x F x V t F F x A x V x x x x x x A hllámszám értlmzési trtmáy végs mért prióiks htárfltétl Br-Kármá t
1. Komplex szám rendje
1. Komplex szám redje A hatváyo periódiusa ismétlőde. Tétel Legye 0 z C. Ha z egységgyö, aor hatváyai periódiusa ismétlőde. Ha z em egységgyö, aor bármely ét, egész itevőjű hatváya ülöböző. Tegyü föl,
(2) A d(x) = 2x + 2 függvénynek van véges határértéke az x0 = 1 helyen, így a differenciálhányados: lim2x
DIFFERENCIÁLSZÁMÍTÁS MINTAPÉLDÁK.. Példa. Határozzuk mg az f = függvénnk az = hlhz tartozó diffrnciahánados függvénét, majd vizsgáljuk mg, hog f diffrnciálható- az -ban adjuk mg az = hlhz tartozó diffrnciálhánadost.
Kisfeszültség villamosenergia-elosztó rendszer vezetékeinek méretezése (szükséges keresztmetszet meghatározása)
Kisfszütség viamosrgia-osztó rdszr vztéi mértzés (szüségs rsztmtszt mghatározása) vzté mértzés iiduásaor ismrt ftétzzü: a btápáás fszütségét (), az áti ívát fogyasztó áramfvétét (), a fogyasztóra jmz fázistéyzt
VI.Kombinatorika. Permutációk, variációk, kombinációk
VI.ombiatorika. ermutációk, variációk, kombiációk VI..ermutációk ismétlés élkül és ismétléssel (sorredi kérdések) l..) Az,, számjegyekből, ismétlés élkül, háy háromjegyű szám írható? F. 6 db. va. A feti
TARTALMAZÓ TECHNIKAI RENDSZEREK DINAMIKAI MODELLEZÉSE
GIÁTOT TTLMZÓ TEHNIKI ENDSZEEK DINMIKI MODELLEZÉSE IEZOELEKTOMOS GYOSULÁSÉZ ZÉKELŐ LÉGUGÓ HIDULIKUS ÉS S NEUMTIKUS MUNKHENGE KIEGÉSZÍTÉS MEHTONIK I. T NYGHOZ ENEGI ÁTLKÍTÓ ODÍTÓ ÁLTÓ (GIÁTO) IEZOELEKTOMOS
Numerikus módszerek előadásvázlat /29. Numerikus módszerek előadásvázlat 1. Egy numerikus probléma tanulságai.
000 Nukus ódszk lődásvázlt - -/9 Nukus ódszk lődásvázlt Egy ukus polé tulság Lgy fldtuk ghtáoz z x 00x 0 gylt vlós gyökt ásodfokú poloól v szó áltláos x x c 0 ly d gyütthtó vlós szá és z stl x s vlós száok
FIZIKA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ
Fizika középszint 080 ÉRETTSÉGI VIZSGA 008. novmbr. FIZIKA KÖZÉPSZINTŰ ÍRÁSBELI ÉRETTSÉGI VIZSGA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ OKTATÁSI ÉS KULTURÁLIS MINISZTÉRIUM A dolgozatokat az útmutató utasításai szrint,
Statisztikai programcsomagok
Statisztikai programcsomagok Sz cs Gábor Szegedi Tudomáyegyetem, Bolyai Itézet Szeged, 2012. tavaszi félév Sz cs Gábor (SZTE, Bolyai Itézet) Statisztikai programcsomagok 2012. tavaszi félév 1 / 26 Bevezetés
Egy harmadik fajta bolha mindig előző ugrásának kétszeresét ugorja és így a végtelenbe jut el.
Végtl sok vlós számból álló összgkt sorokk vzzük. A sorb szrplő tgokt képzljük l úgy, mit gy bolh ugrásit számgys. A sor összg h létzik ily z szám hov bolh ugrási sorá ljut. Nézzük például kövtkzős sort:...
Mérés és elemzés Költség- és eredményelemzés
6..5. MSKOLC EYEEM azdaságtudomáyi Kar Pézügyi és Számvitli tézt Számvitl tézti aszék Mérés és lmzés Költség- és rdméylmzés Mérés - adatbázisok összgző kimutatás szittika aalitika Dr. Musiszki Zoltá bizoylat
GYAKORLÓ FELADATOK 3. A pénzügyi eszközök értékelése
GYAKORLÓ FELADATOK 3. A pénzügyi szközök étéklés. fladat (kötvény) A vállalat 2 millió fointos buházása mgvalósításának finanszíozásához kötvénykibocsátást tvz, 5 Millió Ft étékbn. A jgyzést lbonyolító
SOROK, FÜGGVÉNYSOROK SIMON ANDRÁS. m n=0 ca n = lim c m
SOROK, FÜGGVÉNYSOROK SIMON ANDRÁS TARTALOMJEGYZÉK. Numrikus sorok.. limsup és limif 3.. Gyök- és háyadoskritérium 4.3. További kovrgciakritériumok 5.4. Példák 6.5. Zárójl, átrdzés 8. Függvéysorozatok,
Az Integrációs Pedagógiai Rendszer projektelemeinek beépülése
Az Intgrációs Pdagógiai Rndszr projtlmin bépülés a Fsttics Kristóf Általános Művlődési Központ Póaszpti 1-8. évfolyamos és a Paodi 1-4. évfolyamos Általános Isola tagintézményin otató-nvlő munájába 2011/2012.