Változótípusok. bináris (előnyei-hátrányai) - borításbecslés

Hasonló dokumentumok
Kutatástervezés 1. rész, Hahn István

Kutatástervezés 1. rész, Hahn István

Növénytársulások cönológiai felvételezése

y ij = µ + α i + e ij

Adatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei

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

biometria II. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Matematikai-statisztikai adatfeldolgozás

Kettőnél több csoport vizsgálata. Makara B. Gábor

Biomatematika 13. Varianciaanaĺızis (ANOVA)

y ij = µ + α i + e ij STATISZTIKA Sir Ronald Aylmer Fisher Példa Elmélet A variancia-analízis alkalmazásának feltételei Lineáris modell

3/29/12. Biomatematika 2. előadás. Biostatisztika = Biometria = Orvosi statisztika. Néhány egyszerű definíció:

A mintavétel szakszerűtlenségeinek hatása a monitoring-statisztikákra

Statisztika - bevezetés Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc 1

Statisztikai alapok. Leíró statisztika Lineáris módszerek a statisztikában

MINTAVÉTELEZÉS. Alaptípusai: sampling. véletlen érvényesítésére v. mellőzzük azt. = preferenciális mintav. = véletlen mintav.

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

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

Biometria: Statisztikai módszerek alkalmazása a biológiában

A mérés problémája a pedagógiában. Dr. Nyéki Lajos 2015

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

Mi az adat? Az adat elemi ismeret. Az adatokból információkat

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Elemszám becslés. Kaszaki József Ph.D. SZTE ÁOK Sebészeti Műtéttani Intézet

Hipotézis STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Munkahipotézis (H a ) Tematika. Tudományos hipotézis. 1. Előadás. Hipotézisvizsgálatok

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

Bevezetés a hipotézisvizsgálatokba

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

Kísérlettervezés alapfogalmak

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Statisztikai változók Adatok megtekintése

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Statisztikai becslés Statisztikák eloszlása

Biomatematika 2 Orvosi biometria

Bevezetés a biometriába Dr. Dinya Elek egyetemi tanár. PhD kurzus. KOKI,

Kísérlettervezés alapfogalmak

Bevezetés a biometriába Dr. Dinya Elek egyetemi tanár. PhD kurzus

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

Orvosi szociológia (1. szeminárium) KUTATÁSMÓDSZERTAN

Hipotéziselmélet - paraméteres próbák. eloszlások. Matematikai statisztika Gazdaságinformatikus MSc szeptember 10. 1/58

Populációbecslések és monitoring

Két diszkrét változó függetlenségének vizsgálata, illeszkedésvizsgálat

Anyagvizsgálati módszerek Mérési adatok feldolgozása. Anyagvizsgálati módszerek

Biometria, haladó biostatisztika EA+GY biometub17vm Szerda 8:00-9:00, 9:00-11:00 Déli Tömb 0-804, Lóczy Lajos terem

Populációbecslések és monitoring

Hipotézis vizsgálatok

Matematikai statisztika c. tárgy oktatásának célja és tematikája

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Tartalomjegyzék I. RÉSZ: KÍSÉRLETEK MEGTERVEZÉSE

Statisztikai alapfogalmak a klinikai kutatásban. Molnár Zsolt PTE, AITI

Módszertani dilemmák a statisztikában 40 éve alakult a Jövőkutatási Bizottság

c adatpontok és az ismeretlen pont közötti kovariancia vektora

Statisztika I. 4. előadás Mintavétel. Kóczy Á. László KGK-VMI. Minta Mintavétel Feladatok.

Mérési hibák

Területi statisztikai elemzések

[Biomatematika 2] Orvosi biometria. Visegrády Balázs

Statisztika I. 4. előadás Mintavétel. Kóczy Á. László KGK-VMI. Minta Mintavétel Feladatok.

Hipotézis vizsgálatok

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

[Biomatematika 2] Orvosi biometria. Visegrády Balázs

Több valószínűségi változó együttes eloszlása, korreláció

ANOVA összefoglaló. Min múlik?

Bevezető Mi a statisztika? Mérés Csoportosítás

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

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

ANGOL NYELV KÖZÉPSZINT SZÓBELI VIZSGA I. VIZSGÁZTATÓI PÉLDÁNY

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

ANGOL NYELV KÖZÉPSZINT SZÓBELI VIZSGA I. VIZSGÁZTATÓI PÉLDÁNY

GVMST22GNC Statisztika II. Keleti Károly Gazdasági Kar Vállalkozásmenedzsment Intézet

Valószínűségszámítás összefoglaló

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Valószínőségi eloszlások Binomiális eloszlás

Biomatematika 12. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János

A kockázat fogalma. A kockázat fogalma. Fejezetek a környezeti kockázatok menedzsmentjéből 2 Bezegh András

Gyakorlat 8 1xANOVA. Dr. Nyéki Lajos 2016

ALÁÍRÁS NÉLKÜL A TESZT ÉRVÉNYTELEN!

VALÓSZÍNŰSÉG, STATISZTIKA TANÍTÁSA

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

[GVMGS11MNC] Gazdaságstatisztika

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Középértékek és szóródási mutatók

Nagy számok törvényei Statisztikai mintavétel Várható érték becslése. Dr. Berta Miklós Fizika és Kémia Tanszék Széchenyi István Egyetem

MÉRÉSI EREDMÉNYEK PONTOSSÁGA, A HIBASZÁMÍTÁS ELEMEI

MY ENGLISH BOOK Class 4

Mit mond a XXI. század emberének a statisztika?

Korreláció és lineáris regresszió

1. tétel. Valószínűségszámítás vizsga Frissült: január 19. Valószínűségi mező, véletlen tömegjelenség.

Biomatematika 2 Orvosi biometria

A távérzékelt felvételek tematikus kiértékelésének lépései

Etológia Emelt A viselkedés mérése. Miklósi Ádám egyetemi tanár ELTE TTK Etológia Tanszék 2018

Regresszió. Csorba János. Nagyméretű adathalmazok kezelése március 31.

Matematika A3 Valószínűségszámítás, 6. gyakorlat 2013/14. tavaszi félév

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek tesztelése I.

BIOMETRIA (H 0 ) 5. Előad. zisvizsgálatok. Hipotézisvizsg. Nullhipotézis

Nem-paraméteres és paraméteres módszerek. Kontingencia tábla, rangtranszformálás, párosított minták, két független minta

Tananyag: Kiss Béla - Krebsz Anna: Lineáris algebra, többváltozós függvények, valószínűségszámítás,

Egymintás próbák. Alapkérdés: populáció <paramétere/tulajdonsága> megegyezik-e egy referencia paraméter értékkel/tulajdonsággal?

x, x R, x rögzített esetén esemény. : ( ) x Valószínűségi Változó: Feltételes valószínűség: Teljes valószínűség Tétele: Bayes Tétel:

Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek

földtudományi BSc (geológus szakirány) Matematikai statisztika elıadás, 2014/ félév 6. elıadás

STATISZTIKA. András hármas. Éva ötös. Nóri négyes. 5 4,5 4 3,5 3 2,5 2 1,5 ANNA BÉLA CILI 0,5 MAGY. MAT. TÖRT. KÉM.

2. előadás. Viszonyszámok típusai

Függetlenségvizsgálat, Illeszkedésvizsgálat

Matematika III. 4. A valószínűségi változó és jellemzői Prof. Dr. Závoti, József

Átírás:

Változótípusok Skála Definíció Példák Nominális 1.kvalitatív, nevekből áll 2.nincs rangsor ivar, betegség, fajnév, cselekvési típus, prezencia-abszencia adatok Ordinális Intervallum Arány/ hányados 1.kvalitatív, rangsor lehetséges 2.értékek közti távolság tetszőleges 1.kvantitatív, rangsor, értékek közti különbség mutatja a távolságot 2.önkényes nulla pont 3.arányok nem értelmezhetők 1.kvantitatív, rangsor, értékek közti intervallum mutatja a távolságot 2.valódi nullapont 3.arányok értelmezhetőek agresszivitás: erős, közepes, gyenge, borítás skálák, W-értékek, rangok C hőmérséklet, IQ testsúly, magasság, életkor, mért értékek A megkülönböztetés fontos: kváziátlagok a statisztikában általában mérhető és megállapítható változókat különböztetnek meg. Közöttük egyirányú konverzió lehetséges folytonos vagy diszkrét közöttük átmenet: Simon Levin statisztikus véleménye (termésszám-terméssúly) bináris (előnyei-hátrányai) - borításbecslés

arány Van-e értelme önmagában egy bináris adatsornak? Vízigény megoszlás egy szigetközi területen 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 W Fajszámok alapján borítások alapján

A matematikai statisztika ismeretének fontossága David B. Allison, Andrew W. Brown, Brandon J. George, Kathryn A. Kaiser Reproducibility: A tragedy of errors Nature, 03 February 2016 To consult the statistician after an experiment is finished is often merely to ask him to conduct a post mortem examination. He can perhaps say what the experiment died of. Sir Ronald Aylmer Fisher (1890 1962) angol statisztikus és biológus

Ezért: A rendelkezésre álló információk alapján (szakirodalom, saját elővizsgálatok) nagyon alaposan meg kell tervezni a kísérlet összes körülményét beleértve azt is, hogy a kapott eredményeket milyen statisztikai eljárással fogjuk kiértékelni. Ez meghatározhat jó néhány kísérleti beállítást (mintaelemszám, kontroll vagy kontrollok(!) milyensége, adatsorok függetlensége, figyelembe vehető változók száma, stb.). A kísérletre fordítandó forrásoknak legalább 10%-a kísérlet megtervezésére fordítódjon. Mivel a kiértékeléshez használandó statisztika meghatározza kísérleti elrendezést, ezért időben fordítva eredménykiértékelés módszerének megtervezését a kutatás elején kell végezni.

kísérleti elrendezések Randomizáció Véletlen számok és mintázatok problematikája - cél: a statisztikai populáció tagjai egyenlő eséllyel kerülhessenek a mintába - használható zavaró tényezők, tendenciák hatásának kiszűrésére - a reprezentativitás legfőbb biztosítéka

A megszokott 10-es számrendszer rányomja bélyegét az eredményekre:

A becslésre fordított idő érdemben nem befolyásolta az elért pontosságot (r~0.2)

A pareidolia egy olyan illuzórikus érzet, amely bizonytalan és véletlenszerű ingereket (többnyire hangokat vagy képeket) konkrétnak és tisztán kivehetőnek tüntet fel. Rorschach tintapaca teszt útvonalak a betűk között

Cheesus Do you see the face of Jesus Christ on this slice three-cheese pizza pie? The owners of Posh Pizza in Brisbane, Australia not only spotted the holy image on this pie, they put it up for sale on ebay, according to Australia's Herald Sun. It ultimately sold for about $158. Posh Pizza said the money would be donated to a charity.

Nick Mason, a Pink Floyd dobosa

Működik fordítva is.

A pontosság kétféle értelmezése pontosság és precizitás statisztikus hiba és szisztematikus hiba Jó lövő Rosszlövő Jó fegyver ++ +- Rossz fegyver -+ --

- torz minta: - bizonyos egyedek nagyobb valószínűséggel kerülnek a mintába - bizonyos egyedek bekerülése befolyásolja más egyedek bekerülését - Példa: botanika-kvadrát Térbeli autokorreláció Tobler amerikai geográfus első törvénye: Minden mindennel összefügg, de a közelebbi dolgok erősebben hatnak egymásra. Azaz várhatóan az egymáshoz közel levő helyek jobban hasonlítanak egymásra, mint a távoliak. Időben is: a holnapi időjárás legnagyobb valószínűséggel olyan, mint a mai. ál-ismétlés, pseudo-replication A véletlenszerűség igen gyakran statisztikai követelmény Haphazard (találomra, vaktában) mintavétel Problémái, szisztematikus és szemiszisztematikus mintavétel

Szemiszisztematikus (helytelen) neve térben rétegezett elrendezés

Sziklagyepek a képen ördögszántás

Idáig Döntés az adatok alapján A priori a posteriori Pénzdarab kocka, összetettebb esetek relatív gyakoriságok függvénye Szignifikanciaszint általában 5% (p<0,05) első- és másodfajú hiba. Elsőfajú: elvetjük a nullhipotézist, pedig igaz. Mértéke ismert. Másodfajú: megtartjuk a nullhipotézist, pedig hamis. Mértéke ismeretlen. Nullhipotézis: az alany nem terhes. Mennyire lehet automatikasan igazodni az 5%--os határhoz? Minél jelentősebb egy felfedezés, annál erősebb alátámasztás kell. Nem életidegen a változó határ? (szerencsejáték csalás esélye)

A becslésre fordított idő érdemben nem befolyásolta az elért pontosságot (r~0.2)

Interpoláció és extrapoláció Konfidencia-intervallumok

Oksági összefüggést takar-e? függő és független változó: MINDIG!!! utánagondolni A vagyonosabb embereknek drágább autója van. példa 1. sajtó: a sokat TV-ző gyerekek nehezebben olvasnak példa 2. talajnedvesség: a nedvesebb talajban több a gyökér, és a több gyökér jobban kiszárítja a talajt Pszeudokorreláció - látszatösszefüggés búza-rozs termésmennyiség gólyafészek - születésszám kökény megcsípte a dér

Az Egyesült Államokban a számos befektetői babona egyike szerint a Super Bowl, az amerikaifutball-bajnokság döntőjének eredménye jó előre jelezheti az év hátralévő részének tőzsdei teljesítményét. Az úgynevezett Super Bowl indikátor szerint a korábban két futball liga, a volt NFL illetve a korábbi AFL csapatai közül az NFL-es győzelem a tőzsde árfolyamok emelkedését, az AFL-es csapat bajnoksága pedig az árfolyamok esését jelzi előre a piacon. A két rivális ligát 1970-ben egyesítették, de már 1967-ben is játszottak ilyen mérkőzést, igaz, akkor még nem Super Bowl néven. Ha addig visszamenőleg nézzük a statisztikákat, az indikátor teljesítménye egészen jónak tűnik, 2017-tel bezárólag 50 alkalomból 40-szer bejött a mutató jóslata (80%), s 1998-ig megdöbbentő találati pontosságot mutatott, 31-ből 28-szor (90%) működött. A teória Leonard Koppett sportújságíró nevéhez köthető aki 1978-ban publikálta írását a New York Times-ban. http://en.wikipedia.org/wiki/super_bowl_indicator

BUX-index 1 nap Megelőző 1 év

Osztályozás, csoportok képzésének problémája kemény és puha osztályozások fűszer- és gyógynövény mérgező- és gyógynövény mérges- és ehető gomba zöldség és gyümölcs http://hu.wikipedia.org/wiki/gy%c3%bcm%c3%b6lcs http://hu.wikipedia.org/wiki/z%c3%b6lds%c3%a9g pálinka típusok: kisüsti, törköly, ágyas készítési mód, alapanyag, érlelési mód Hierarchikus osztályozás, élőhely-térképezés

A becserjésedés sűrűségének jellemzése objektum alapú módszer (ecognition object based image analysis) alapján. A jobb oldali képen a zöld szín intenzitása az adott területen a cserjésedettség sűrűségével arányos. A csoportképzés neve szegmentáció. Probléma vele, hogy sok a beállítható paraméter.

2007 Orfű Árpádtető Tubes Április 14. N N Április 15. L Április 16. L Április 17. L Április 18. L L Április 19. L Április 26. L L N Április 27. L ÉS N N Április 28. L 2008 Orfű Árpádtető Tubes Április 25. N Április 27. N L ÉS N N Április 29. N L csak térfogat Május 9. N N N Az ismétlésszám nem elegendő a kezeléskombinációk számához képest. Három kérdés: a lekötés hatása, a helyek közötti különbségek, időbeli változás

ZH-minta feladatok Megadandó az alkalmazandó statisztikai próba neve, elvégzésének feltétele vagy feltételei, továbbá, ha a kérdés eldöntésére többféle eljárás is alkalmas, akkor ezeknek mi a rangsora. Utóbbi alatt azt értem, hogy melyik lenne a legjobb, de ha az nem végezhető valami miatt, akkor mi lenne a következő, stb. 1. A Szerencsejáték Rt. Honlapjáról letölthetők az eddigi lottóhúzások néhány statisztikája, pl. az, hogy melyik számot hányszor húzták ki eddig összesen. Hogyan lehetne megvizsgálni, nem volt-e esetleg csalás, azaz nem szerepeltek-e egyes számok az elvárhatónál szignifikánsan többször vagy kevesebbszer? 2. Egy cég új reagenst kínál, amelyről azt állítja, hogy az eddig forgalmazottnál hatékonyabban növeli egy oldat vezetőképességét (teljesen mindegy, hogy miért és hogyan, ). Milyen módszerrel (vagy módszerekkel!!!) lehet eldönteni, hogy igaz-e az állítás? 3. Egy vállalkozó olyan segédanyagot forgalmaz, mely (állítása szerint) növeli a búza terméseredményét. Milyen módszerrel (vagy módszerekkel!!!) lehet eldönteni, hogy igaz-e az állítás? 4. Kutyafajták termetét akarjuk összehasonlítani. Tételezzük fel, hogy létezik egy szempontrendszer, melynek segítségével 0-től 4-ig osztályozni lehet a megvizsgált állatokat: 0 - mini, 1 - kicsi, 2 - közepes - 3 nagy, 4 - hatalmas. Nyolc kiválasztott fajta 366 példányának eredményéből milyen statisztikai próbával lehet a fajták között meglevő méretkülönbség meglétét kimutatni avagy elvetni?

Adatvesztés Stewart Brand 2001: Amíg világ a világ: idő és felelősség a hosszú most órája. Vince Kiadó, Budapest könyvtári

- Hardverhiba (meghibásodás, eltűnés) - Hardver inkompatibilitás - Szoftver inkompatibilitás - legend hiánya Okok: Védekezés: - Biztonsági másolatok független helyeken - Szoftver nemzedékváltáskor az adatformátumot is frissíteni kell - A bárhogyan is tárolt adatokat úgy kell feliratozni/kommentálni, hogy - Sokkal később és esetleg mások számára is egyértelműen értelmezhető legyen

KÉTES EREDMÉNYEK A PSZICHOLÓGIÁBAN? Fedor Anna PhD, tudományos munkatárs, MTA ELTE Elméleti Biológiai és Evolúciós Ökológiai Kutatócsoport, fedoranna@gmail.com A Science augusztusban megjelent cikke szerint (Open Science Collaboration, 2015) a pszichológia területén megjelent tanulmányok eredményeinek alig több, mint egyharmada ismételhető csak meg. Magyar Tudomány176. évf. (2015.) 11.sz. 1373-1376 http://epa.oszk.hu/00600/00691/00146/pdf/epa00691_mtud_2015_11_1373-1376.pdf

Matematika Fizika Biológia Ökológia

The twenty commonest censusing sins William J. Sutherland School of Biological Sciences, University of East Anglia Ennek a könyvnek a végén fel van sorolva néhány tipikus hiba.

NOT SAMPLING RANDOMLY. COLLECTING FAR MORE SAMPLES THAN CAN POSSIBLY BE ANALYSED. CHANGING THE METHODOLOGY IN MONITORING. COUNTING THE SAME INDIVIDUAL IN TWO LOCATIONS AND COUNTING IT AS TWO INDIVIDUALS. 20204 NOT KNOWING YOUR SPECIES. NOT STORING INFORMATION WHERE IT CAN BE RETRIEVED IN THE FUTURE.. NOT HAVING CONTROLS IN MANAGEMENT EXPERIMENTS.

NOT HAVING CONTROLS IN MANAGEMENT EXPERIMENTS Nem minden kontroll ami annak tűnik Átültetés Madár farktoll Homeopátia

. NOT GIVING PRECISE INFORMATION AS TO WHERE SAMPLING OCCURRED. COUNTING IN ONE OR A FEW LARGE AREAS RATHER THAN A LARGE NUMBER OF SMALL ONES. BELIEVING THE RESULTS. NOT THINKING ABOUT HOW YOU WILL ANALYSE YOUR DATA BEFORE COLLECTING IT. ASSUMING SAMPLING EFFICIENCY IS SIMILAR IN DIFFERENT HABITATS.. ASSUMING YOU KNOW WHERE YOU ARE.

Visszakereshetőség

Eszközök Karók, cölöpök, gödrök Talajba mélyesztett fémeszközök + detektor GPS Biciklikerék + cső Fényképezőgép Diktafon

https://mno.hu/belfold/kinyilt-a-bicska-a-zsebeben-1328552 Egyébként azok az adjunktusok és tanársegédek, akik törik magukat és jók az eredményeik, tudnak pénzt keresni az egyetem mellett, a szakmájukban. Szabadalmak Megbízásos munkák Szakértői tevékenység Tipikus feladatok: Élőhely-térképezés Állomány-felmérés Természetvédelmi kezelési terv, fenntartási terv Natura 2000-es hatásbecslési dokumentáció Beruházások engedélyezési eljárásához EVD, KHT

Jogszabályok http://www.termeszetvedelem.hu/ https://net.jogtar.hu/jr/gen/hjegy_doc.cgi?docid=99600053.tv 1996. évi LIII. Törvény a természet védelméről Natura 2000 275/2004. (X. 8.) Korm. Rendelet az európai közösségi jelentőségű természetvédelmi rendeltetésű területekről 14. számú melléklet a 275/2004. (X. 8.) Korm. Rendelethez A hatásbecslési dokumentáció tartalmi követelményei http://www.termeszetvedelem.hu/jogszabalyi-hatter