Út a sikerhez, avagy a bölcsek kövének kere sé se

Hasonló dokumentumok
A csillagképek története és látnivalói február 14. Bevezetés: Az alapvető égi mozgások

Az éggömb. Csillagászat

STATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Matematikai statisztika. Mi a modell? Binomiális eloszlás sűrűségfüggvény. Binomiális eloszlás

A pedagógiai kutatás metodológiai alapjai. Dr. Nyéki Lajos 2015

A Föld pályája a Nap körül. A világ országai. A Föld megvilágítása. A sinus és cosinus függvények. A Föld megvilágítása I. A Föld megvilágítása II.

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Anyagvizsgálati módszerek Mérési adatok feldolgozása. Anyagvizsgálati módszerek

A pedagógia mint tudomány. Dr. Nyéki Lajos 2015

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

FİBB PONTOK PIACKUTATÁS (MARKETINGKUTATÁS) Kutatási terv október 20.

Megoldások. ξ jelölje az első meghibásodásig eltelt időt. Akkor ξ N(6, 4; 2, 3) normális eloszlású P (ξ

A MODELLALKOTÁS ELVEI ÉS MÓDSZEREI

Biomatematika 2 Orvosi biometria

STATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Mi a modell? Matematikai statisztika. 300 dobás. sűrűségfüggvénye. Egyenletes eloszlás

Statisztika - bevezetés Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc 1

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Nemzetközi Csillagászati és Asztrofizikai Diákolimpia Szakkör Szferikus csillagászat II. Megoldások

Foucault ingakísérlete a Szegedi Dómban

Valószínűségszámítás összefoglaló

Compton-effektus. Zsigmond Anna. jegyzıkönyv. Fizika BSc III.

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Normál eloszlás

Autoregresszív és mozgóátlag folyamatok. Géczi-Papp Renáta

y ij = µ + α i + e ij

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Autoregresszív és mozgóátlag folyamatok

Mérés és modellezés 1

Készítette: Bruder Júlia

Statisztika elméleti összefoglaló


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

1. Példa. A gamma függvény és a Fubini-tétel.

STATISZTIKA. Oktatók. A legjobbaknak AV_KMNA221, AV_PNA222. /~huzsvai. Bevezetés, a statisztika szerepe

Kísérlettervezés alapfogalmak

Statisztikai következtetések Nemlineáris regresszió Feladatok Vége

Ó Ó É ü É ü ü

Ismétlı áttekintés. Statisztika II., 1. alkalom

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

Véletlen jelenség: okok rendszere hozza létre - nem ismerhetjük mind, ezért sztochasztikus.

4. A méréses ellenırzı kártyák szerkesztése

e (t µ) 2 f (t) = 1 F (t) = 1 Normális eloszlás negyedik centrális momentuma:

BESZÁMOLÓ TÁMOP /1/C KÉPZİK KÉPZÉSE PROGRAM MEGVALÓSÍTÁSÁRÓL Készítette: Dr. habil. Péntek Kálmán

Ö Ó Ó Ó

Ö Ö É Ő Ú É

Ö


Kísérlettervezés alapfogalmak

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Statisztikai becslés Statisztikák eloszlása

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

Mérés és modellezés Méréstechnika VM, GM, MM 1

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

Logisztikai szimulációs módszerek

Ü ű Ü É ű ű É Ü Ü

ű ű ű Ö ű ű ű Ú ű ű ű Ö ű ű ű ű ű ű ű

Ó ű ű ű ű ű ű É É É

Ú Ú Ü Ü ű ű ű É Ú É ű

PIACKUTATÁS (MARKETINGKUTATÁS)

Ó Ó ú ú ú ú ú É ú

Ü Ü Ó Ü Ó

A mérések általános és alapvető metrológiai fogalmai és definíciói. Mérések, mérési eredmények, mérési bizonytalanság. mérés. mérési elv

Ó ú É ú É É É Ő ú ú ű Ó Ö É É ú Ü ú É ú

Mátrixhatvány-vektor szorzatok hatékony számítása

É ö

ű ő ű ű ű ö ő ú ö ő ő ő ő ő ő ő ű ő ő ő ő ü ü ő ü ü ő ú ü ő ő ü ü ü ő ú ü

Ó ú É Ú

Kora modern kori csillagászat. Johannes Kepler ( ) A Világ Harmóniája

Gyakorló feladatok I.

Bevezetés a hipotézisvizsgálatokba

Csillagászati észlelési gyakorlatok I. 4. óra Az éggömb látszólagos mozgása, csillagászati koordináta-rendszerek, a téli égbolt csillagképei

Speciális mozgásfajták

Számítógépes döntéstámogatás. Statisztikai elemzés

Biometria gyakorló feladatok BsC hallgatók számára

Az átlagra vonatkozó megbízhatósági intervallum (konfidencia intervallum)

ü ű í ú ű í É í Ö í ü Ö É í í Ö í É ú ú Ú í

Termelés- és szolgáltatásmenedzsment

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

Témaválasztás, kutatási kérdések, kutatásmódszertan

Egyszerű számítási módszer bolygók és kisbolygók oályáj ának meghatározására

Modellkiválasztás és struktúrák tanulása

Kiválasztás. A változó szerint. Rangok. Nem-paraméteres eljárások. Rang: Egy valamilyen szabály szerint felállított sorban elfoglalt hely.

STATISZTIKA. Philosophiae Naturalis Principia Mathematica (A természetfiloz. szetfilozófia fia matematikai alapelvei, 1687) Laplace ( )

Méréselmélet MI BSc 1

A mérési eredmény megadása

KÁROLY KRISZTINA SZÖVEGKOHERENCIA A FORDÍTÁSBAN

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

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

Általánosan, bármilyen mérés annyit jelent, mint meghatározni, hányszor van meg

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Mérnök informatikus MSc szak levelezı tagozat tanterve

MATEMATIKA HETI 5 ÓRA

Kabos: Statisztika II. t-próba 9.1. Ha ismert a doboz szórása de nem ismerjük a

, , A

VEGYIPARI RENDSZEREK MODELLEZÉSE

Több valószínűségi változó együttes eloszlása, korreláció

Bevezetés a görbe vonalú geometriába

Az optika tudományterületei

Orvosi Biofizika I. 12. vizsgatétel. IsmétlésI. -Fény

Bolygómozgás. Számítógépes szimulációk fn1n4i11/1. Csabai István, Stéger József

A fizika kétszintű érettségire felkészítés legújabb lépései Összeállította: Bánkuti Zsuzsa, OFI

Geofizika alapjai. Bevezetés. Összeállította: dr. Pethő Gábor, dr Vass Péter ME, Geofizikai Tanszék


Átírás:

Mi látszik a képen? Kutatásmódszertan Út a sikerhez, avagy a bölcsek kövének kere sé se A tehén A tudományos kutatás A tudomány a tudás, ismeret bıvítése. Munkája a kutatás. Eredmény e a rendszerezett ismeretalkotás. Ismeretalkotás célja: Gy akorlati vagy elméleti probléma megoldása Tudomány ág, diszciplína fejlesztése Tudomány os munkára való alkalmasság bizonyítása A kutatás típusa A kutatás típusa Külsı ismeretalkotás Belsı ismeretalkotás Primer kutatás Primer kutatás Szekunder kutatás Tényfeltáró - általában induktív - új információ k épzı Elmélkedı, töprengı - inkább deduktív - ismeretalkotó heurisztikát alkalmaz ó M eglévı Indukáltan információt győjtı gondolatalkotó - dokumentáló, r endszerzı - ismeretbıvítıkombináló - összehasonlító - ismeretszintetizáló ( analitikus) s zakirodalomk utatást végzı

Szekunder kutatás A kutatás típusa A kutatás típusa Külsı ismeretalkotás Belsı ismeretalkotás Primer kutatás Szekunder kutatás Tényfeltáró - általában induktív - új információ k épzı Elmélkedı, töprengı - inkább deduktív - ismeretalkotó heurisztikát alkalmaz ó M eglévı Indukáltan információt győjtı gondolatalkotó - dokumentáló, r endszerzı - ismeretbıvítıkombináló - összehasonlító - ismeretszintetizáló ( analitikus) s zakirodalomk utatást végzı Heurisztika A tudományos kutatás lépései Megaüki Köbi Empíria A semmiféle elmélettel sem értelmezhetı megfigyelések teljesen haszontalanok. SELYE

D Az elsı modell ZENIT Ny A látóhat ár síkja Nappali ív ( 12 óra) É Mi a modell? A modell összetett, bonyolult természeti képzıdmények, objektumok mőködésének megismerésére létrehozott egyszerősített helyettesítı. K Éjszakai ív (12 óra) NADIR Mi a számítógépes modell alapja? A matematikai, fizikai és kémia formanyelv ét alkalmazv a az alapot egy enletek, egy enletrendszerek alkotják. Megoldásuk valamely kezdeti értékrıl indulóan adja a modell válaszát. A bony olultabb foly amatok leírására általában diff erenciálegy enletek alkalmasak, amely ek megoldása általában numerikus módszerekkel történik (számítástechnika). A számítógépes modellek csoportosítása sa 1. Determinis ztiku s a) Mechanisztikus (általában sebesség param éterekkel) b) Mőködés i (funkcionális ) (általában kapacitív param éterekkel) 2. Sztochasztikus a) Mechanisztikus (véletlenszerően kiválasztott eloszlási paraméterek) b) Nem -mechanisztikus (sőrőségfüggvény paraméterek) M ás szempontú felosztás i lehetıségek: Cél, Ös szetettség (komplexitás), Rugalmasság (flexibilitás), Átvihetıség (trans zferabilitás) Kvalitatív vagy kvantitatív jelleg Hierarchikus felépítés szerint Információs szintek szerint Addis cott és Wagenet (1985), Hoosebeek és Br yant (1992) nyomán f 0. 4 0 0 0. 3 5 0 0. 3 0 0 0. 2 5 0 0. 2 0 0 0. 1 5 0 0. 1 0 0 0. 0 5 0 0. 0 0 0 Sztochasztikus modell ( x µ ) 1 2 ( x) = e 2σ σ 2π Szórás 2 x ( x µ ) 1 2 2σ ( x) = e Átlag Szórás -4-2 0 2 4 F σ 2π 2 dx Determinisztikus modellek Modell formák: Mechanikus analógok, elektromos analógok, fizikai, kémiai, matematikai, modellek, stb.

Mechanikus analóg Elektromos analóg Matematikai modell A napmagasság g integrálja (s) 24 2 2 sin βdt = h 3600 Dsin λ sin δ + cosλ cosδ 1 tan λ tan δ π D : Csillagászati nappal hosszúság (óra) β : Napmagasság (fok) λ : Szélességi fok (fok) δ : Deklináció (Napelhajlás) (fok) t h : idı (óra) Robusztus modell A lényeg kiemelése Embermodell Embermodell 1. Embermodell Embermodell 2.

Embermodell Embermodell 3. Miért nem harangoznak? Mert esik az esı Nincs harangozó Túl hangos Nincs harang

Becslés s a modellel Kísérlet, mérés Egyenlítı (0 ) Napfelkelte Delelés Napnyugta φ. α. φ N a p s u g a r a k Déli sark (-90 ) A kísérlet Megf elelı elméleti megalapozás után kialakított elgondolás, következtetés helyes vagy hely telen v oltának mérésekkel történı ellenırzése. A jó modell publikálása? Foltszerő bizonytalan megoldások. 0 5 Mi okozza? A folyamat sztochasztikus jellege Pártatlan vélemény Nemzetközi zi kitekintés

Éjszakai ív (8 ór a) Éjszakai ív (12 óra) Utazás Hunniában A modell nem jó Módosított modell Nappali ív ( 16 óra) Nappali ív ( 12 óra) Út hazafelé Sejtés

A modell mégsem jó Módosított modell 2. na ppa lhoss zús ág ( hom ok óra ) 17 16 15 14 13 12 11 10 9 8 Nappal hossz úság Hunni ában napok Z ENIT A látóhatár síkja Ny D É K NADIR Az álom Az új modell Bevásárlás A szerencse szerencse

A módosított modell 3. Nem tökéletes A tökéletes modell TAVASZ TAVASZI NAPÉJEGYENLİSÉG Márc. 21. TÉL NYÁRI NAPFORULÓ Jún. 22. NAPT ÁVOL 152 000 000 km NAP NAPKÖZEL 147 000 000 km TÉLI NAPFORDULÓ Dec. 21. İSZ NYÁR İSZI NAPÉJEGYENLİSÉG Szept. 23. Szamoszi Arisztarkhosz (i.e. 320-250) 250) Heliocentrikus világkép

Archimedesz Kopernikusz Galilei Giordano Bruno Kepler Newton A természettudom ányos megismerés módszere Tapasztalatok győjtése megfigyelésekkel Modell alkotása tapasztalataink megértéséhez Számsz erően kiérték elhetı modell, m ely et alkalm azva k épes ek vagy unk a jelenségek menny is égi elır ejelz ésére. Jóslás a modell segítségével még nem ismert jelenségeket A jóslás helyességét kísérlettel ellenırizzük, közben megállapítjuk a modell érvényességi határát A modellek s zám szer ő kísérleti ellenırzése. Gyakorlati feladatok megoldása a modell segítségével az érvényességi határon belül Az érvényességi határon túli jelenségek magyarázatához a modell továbbfejlesztése, módosítása, es etleg teljesen új modell kidolgozása Merre forog?