Dr. BALOGH ALBERT: AZ ÚJ STATISZTIKAI TERMINOLÓGIA

Hasonló dokumentumok
Sz ekelyhidi L aszl o Val osz ın us egsz am ıt as es matematikai statisztika *************** Budapest, 1998

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

4. előadás. Statisztikai alkalmazások, Trendvonalak, regresszió. Dr. Szörényi Miklós, Dr. Kallós Gábor

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Illeszkedésvizsgálat

Gazdasági matematika II.

Bevezetés az ökonometriába

TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ. Gazdasági matematika II. tanulmányokhoz

Mágneses szuszceptibilitás vizsgálata

Kockázatkezelés és biztosítás

Analízis elo adások. Vajda István október 3. Neumann János Informatika Kar Óbudai Egyetem. Vajda István (Óbudai Egyetem)

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK KÖZÉPSZINT Függvények

xdsl Optika Kábelnet Mért érték (2012. II. félév): SL24: 79,12% SL72: 98,78%

Mérési hibák

MAGISTER GIMNÁZIUM TANMENET OSZTÁLY

2010_MEGF_NYILATK PROXYNET. CORVUS Telecom Kft. [ MEGFELELŐSÉGI NYILATKOZAT ]

Elemi statisztika fizikusoknak

1. Nyomásmérővel mérjük egy gőzvezeték nyomását. A hőmérő méréstartománya 0,00 250,00 kpa,

- mit, hogyan, miért?

A fiatalok pénzügyi kultúrája Számít-e a gazdasági oktatás?

Lineáris algebra gyakorlat

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

MELLÉKLET. A parancsikonok használata: Fıkomponens- és faktorelemzés. I : A fıkomponens- és a faktorelemzés indítása.

Statisztika március 11. A csoport Neptun kód

[GVMGS11MNC] Gazdaságstatisztika

Javítóvizsga témakörei matematika tantárgyból

Fazekas Mihály Fővárosi Gyakorló Általános Iskola és Gimnázium

Puskás Tivadar Távközlési Technikum

A TŰZVÉDELMI TERVEZÉS FOLYAMATA. Dr. Takács Lajos Gábor okl. építészmérnök BME Építészmérnöki Kar Épületszerkezettani Tanszék

8. fejezet. Tartalom. Kockázat és hozam MODERN VÁLLALATI PÉNZÜGYEK

Kispesti Deák Ferenc Gimnázium

MINİSÉGSZABÁLYOZÁS. Dr. Drégelyi-Kiss Ágota

Kispesti Deák Ferenc Gimnázium

I. Általános információk az előadásokról, szemináriumokról, szak- vagy laborgyakorlatokról

A környezettan tantárgy intelligencia fejlesztő lehetőségei

Jelek tanulmányozása

Bevezetés a lágy számítás módszereibe

Dr. BALOGH ALBERT: AZ ÁTVÉTELI MINTAVÉTEL ÚJ TERÜLETEI

Reiz Beáta április

5. melléklet. A Duna Dunaföldvár-Hercegszántó közötti szakasza vízminőségének törzshálózati mérési adatai

Dr. Balogh Albert: A statisztikai adatfeldolgozás néhány érdekessége

MAGYAR ÉLELMISZERKÖNYV (Codex Alimentarius Hungaricus) Hivatalos Élelmiszervizsgálati Módszergyűjtemény /10 számú előírás (1.

GAZDASÁGI MATEMATIKA Gyakorlat

Felhasználás. Készülék jellemzők. Kalibra59

Térképi adatbázisaink minősége a 3D-re készülvén. Joó Péter Sopron, július 11.

Analízis elo adások. Vajda István szeptember 24. Neumann János Informatika Kar Óbudai Egyetem. Vajda István (Óbudai Egyetem)

FIT-jelentés :: Zoltánfy István Általános Iskola 6772 Deszk, Móra F. u. 2. OM azonosító: Telephely kódja: 005. Telephelyi jelentés

Sztochasztikus modellezés. Raisz Péter, Fegyverneki Sándor

Az Európai Szabadalmi Egyezmény végrehajtási szabályainak április 1-étől hatályba lépő lényeges változásai

A SZÁMFOGALOM KIALAKÍTÁSA

Osztályozó és Javító vizsga témakörei matematikából 9. osztály 2. félév

MATEMATIKA HETI 3 ÓRA

A jelenség magyarázata. Fényszórás mérése. A dipólus keletkezése. Oszcilláló dipólusok. A megfigyelhető jelenségek. A fény elektromágneses hullám.

JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ. Egészségügyi kártevőirtó szakmunkás szakképesítés Kártevőirtás modul. 1. vizsgafeladat december 10.

Egységes jelátalakítók

Homlokzati tűzterjedés vizsgálati módszere

A mérés célja: Példák a műveleti erősítők lineáris üzemben történő felhasználására, az előadásokon elhangzottak alkalmazása a gyakorlatban.

Munkaerőpiaci szervező, elemző Munkaerőpiaci szervező, elemző Személyügyi gazdálkodó és fejlesztő

Halmazok és függvények

Épületvillamosság laboratórium. Villámvédelemi felfogó-rendszer hatásosságának vizsgálata

Jelentéskészítő TEK-IK () Válaszadók száma = 610

M4.1. KISFESZÜLTSÉGŰ ÁRAMVÁLTÓ MŰSZAKI SPECIFIKÁCIÓ:

Méréselmélet PE MIK MI, VI BSc 1

A 27/2012 (VIII. 27.) NGM rendelet (12/2013 (III.28) NGM rendelet által módosított) szakmai és vizsgakövetelménye alapján.

Füzesabony Város Polgármesteri Hivatalának szervezetfejlesztése (ÁROP-1.A.2/A )

Z Á G A N U D

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉPSZINT Trigonometria

Dinamikus geometriai programok

GENERÁTOR FORGÓRÉSZ ELLENŐRZÉS A FLUXUS SZONDA FELÉPÍTÉSE, MŰKÖDÉSE

Radon, Toron és Aeroszol koncentráció viszonyok a Tapolcai Tavas-barlangban

Diszkrét matematika I. gyakorlat

A döntő feladatai. valós számok!

A mérési eredmény hibája

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI VIZSGA ÁLTALÁNOS KÖVETELMÉNYEI

1-2. melléklet: Állóvíz típusok referencia jellemzői (11, 13)

Jelentés a kiértékelésről az előadóknak

A tételek. Szóbeli tételsor. Minden hallgató egy A és egy B tételt húz.

Scherlein Márta MATEMATIKA 1. TANANYAGBEOSZTÁS, KÖVETELMÉNYEK KOMPETENCIÁK, FEJLESZTÉSI FELADATOK

Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kara. Prof. Dr. Závoti József. Matematika III. 6. MA3-6 modul. A statisztika alapfogalmai

Az MSZ EN ISO 19011:2012 szabvány változásai. Támpontok az auditorok értékeléséhez Előadó: Turi Tibor, az MSZT/MCS 901 szakértője

BETONACÉLOK HAJLÍTÁSÁHOZ SZÜKSÉGES l\4"yomaték MEGHATÁROZÁSÁNAK EGYSZERŰ MÓDSZERE

Általános statisztika II. Kriszt, Éva Varga, Edit Kenyeres, Erika Korpás, Attiláné Csernyák, László

FÜGGVÉNYEK, SOROZATOK

Az előadás témakörei. A minőség fogalma. Alapfogalmak definíciói A minőségügy fejlődési lépcsői A minőség forrásai A minőséghurok

Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kara. Prof. Dr. Závoti József. Matematika III. 8. MA3-8 modul. A szórás és a szóródás egyéb mérőszámai

Emelt szintű érettségi feladatsorok és megoldásaik Összeállította: Szászné Simon Judit; dátum: november. I. rész

higanytartalom kadmium ólom

Egy heti edzés leírása (5. sz. melléklet)

ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK

Conjoint-analízis példa (egyszerűsített)

Mértékegységrendszerek

STATISZTIKAI MÓDSZEREK ALKALMAZÁSA SZABVÁNYOK ÁTTEKINTÉSE (ISO TC 69)

A Hozzárendelési feladat megoldása Magyar-módszerrel

VÉGLEGES FELTÉTELEK február 12.

BIOMATEMATIKA ELŐADÁS

EPER E-KATA integráció

Algebra es sz amelm elet 3 el oad as Rel aci ok Waldhauser Tam as 2014 oszi f el ev

2011. március 9. Dr. Vincze Szilvia

Kidolgozott. Dudás Katalin Mária

Milyen segítséget tud nyújtani a döntéshozatalban a nem-hagyományos jelfeldolgozás?

Átírás:

Dr. BALOGH ALBERT: AZ ÚJ STATISZTIKAI TERMINOLÓGIA 1

Az ISO 3534-1 és 3534-2: 2006 szabványok ismertetése Az ISO 3534 szabványsorozat- Szótár és jelölések- tagjai: 1. ISO 3534-1: Statisztikai és fogalmak(2006) 2. ISO 3534-2: Alkalmazott statisztika (2006) 3. ISO 3534-3 Kísérlettervezés (1995) 2

ISO 3534-1 fogalomcsoportjai Sorszám A csoport megnevezése A csoportban lévő fogalmak száma Általános statisztikai fogalmak (65 fogalom) B.1. Alapsokaság és minta fogalmai 16 B.2. A minta momentumaira vonatkozó fogalmak 11 B.3. A becslés fogalmai 21 B.4. A statisztikai próbák fogalmai 15 B.5. Az osztályok és tapasztalati eloszlások fogalmai 15 B.6. A statisztikai következtetések fogalmainak diagramja 13 Valószínűségi fogalmak (70 fogalom) C.1. A valószínűség alapvető fogalmai 18 C.2. A momentumokra vonatkozó fogalmak 21 C.3. A eloszlások fogalmai 20 C.4. A folytonos eloszlások fogalmai 19 Megjegyzés: egyes fogalmak több csoportban is szerepelhetnek. 3

A szabvány felépítése 1. Fogalom 2. Meghatározás 3. Példák 4. Megjegyzések 5. Fogalom diagramok 4

tér ( Ω, ℵ, ) várható érték mintatér események szigma algebrája (Ω ) (ℵ) mérték ( ) komplementer esemény esemény valószínűség A feltételes valószínűsége ha B ismert eloszláscsalád független esemény (, x) eloszlásfüggvény p-kvantilis eloszlás változó 1.ábra Valószínűség alapfogalmai medián kvartilis 5

eloszlás változó várható érték diszkrét változó folytonos változó r-ed és s-ed rendű együttes momentum centralizált eloszlás centralizált változó r-ed rendű momentum elméleti átlag r-ed és s-ed rendű együttes centrális momentum standardizált eloszlás standardizált változó ferdeségi együttható standard hiba 2.ábra A momentumokkal kapcsolatos fogalmak variációs együttható szórás szórásnégyzet lapultsági együttható kovariancia korreláció 6

7 eloszlás egyváltozós eloszlás tömegfüggvény többváltozós eloszlás egyváltozós eloszlás diszkrét eloszlás folytonos eloszlás sűrűségfüggvény tömegfüggvény módusa sűrűségfüggvény módusa peremeloszlás feltételes eloszlás multinomiális eloszlás Poissoneloszlás negatív binomiális eloszlás hipergeometrikus eloszlás regressziós görbe regressziós felület többváltozós eloszlás binomiális eloszlás egyváltozós eloszlás 3.ábra Valószínűségi eloszlások fogalmai

sokaság minta mintavételi egység eloszlásfüggvény megfigyelt érték változó véletlen minta statisztika leíró statisztika egyszerű véletlen minta rendezett mintaelem próbastatisztika minta mediánja szélső rendezett mintaelemek becslési függvény 5.ábra Alapsokaság és minta fogalmai minta-terjedelem terjedelemközép 8

egyszerű véletlen minta mintaátlag minta r-ed rendű momentuma minta variációs együtthatója minta szórásnégyzete minta ferdeségi együtthatója minta lapultsági együtthatója minta korrelációs együtthatója minta szórása minta kovarianciája minta standardizált változója 6.ábra Minta-momentumokkal kapcsolatos fogalmak 9

becslés szórása (standard hiba) intervallum becslési függvény konfidencia intervallum egyoldali konfidencia intervallum becslési függvény becslés paraméter előrejelzési intervallum statisztikai tolerancia intervallum statisztikai toleranciahatár becslés hibája (eltérése) torzítás sűrűségfüggvény eloszláscsalád maximum likelihood becslési függvény becslési módszer (eljárás) torzítatlan becslési függvény tömegfüggvény maximum likelihood becslési módszer likelihood függvény metszet likelihood függvény 7.ábra Becslés fogalmai 10

véges sokaság statisztikai modell végtelen sokaság sokaság hipotetikus sokaság minta változó paraméter megfigyelt érték statisztikai következtetés becslés előrejelzés statisztikai próba 10.ábra Statisztikai fogalmak közötti kapcsolatok diagramja 11

PÉLDA Egy elem működését az jellemzi, hogy vagy a kezdeti állapotban már hibás, vagy működése során egy véletlen időpontban meghibásodik. Mintatér: ( az elem meghibásodik 0 időpontban), (az elem meghibásodik x>0 időpontban. A esemény: A={0} kezdeti meghibásodás; A=(0,2) kezdetben nem hibásodik meg, de 2 órán belül meghibásodik; A={5,7} 5,7 óránál hibásodik meg;a=[7,+ ) 7 órát túléli. Komplementer esemény: A={0} ellentettje A C = (0, + ) Feltételes valószínűség: A= (az elem túléli legalább a 3 órát, azaz [3, + ) ; B=(az elem kezdetben működik, azaz [0,+ ). PAIB)=P(AB)/P(B)=P(A)/P(B) Valószínűségi eloszlásfüggvény: F(x) F( x) 0; < 0 = x 0,1; x= 0 0,1+ 0,9[1 e x ]; x 0 Várható érték: E(X)=0.0,1+0,9=0,9. Szórásnégyzet: V(X)=E(X 2 )-E 2 (X)=1,8-0,9 2 =0,99 12

PÉLDA folytatása A valószínűségszámítás alapjai ( Ω, ℵ, ) Valószínűségi tér ( mező) Eloszlás függvény Mintatér(Eseménytér) Szigma algebra Valószínűségi mérték (Ω ) (ℵ) ( ) Valószínűségi változó Meghibásodási időpontok Valós számegyenes {0}; [0,x) Időszakaszok Valószínűségi változó Exponenciális eloszlás Valószínűségi eloszlás 13

A szabvány újdonságai A valószínűségszámítás alapjait megvilágítja. Bevezeti a tömegfüggvény fogalmát. Jól rendszerezi a tapasztalati és elméleti momentumokat. A centralizált és standardizált eloszlás fogalmát bevezeti. Érthetően tárgyalja a becslési fogalmakat. Példákkal és megjegyzésekkel magyarázatot ad. 14

KÉRDÉSES FOGALMAK 1)A függetlenséget a szorzat-szabállyal határozza meg. Ez azonban nemcsak független esetben igaz. 2)A várható értéket (expectation) a változó g(x) függvényének integráljaként határozza meg a mintatéren egy mérték szerint. A g(x)=x esetben ezt átlagnak (mean) nevezi. Ez nem felel meg az eddigi gyakorlatnak. 3)A becslésre több kifejezést használ: estimator=egy függvény (átlag képlete), estimate ennek megfigyelt értéke, estimation= a becslés módszere (maximum likelihood). 15

Hiányok Nincs kapcsolat a statisztikai és fogalmak között. Nem szerepel a tapasztalati eloszlásfüggvény fogalma. Nem adják meg a momentumok becslési módszerét és a grafikus becslés eljárását. 16

K Javasolt kapcsolat a statisztikai és fogalmak között momentumok módszere a becslési módszer minta r-edik momentuma r-edik momentum grafikus módszer a becslési módszer tapasztalati eloszlásfüggvény eloszlásfüggvény maximum likelhood becslési módszer statisztika eloszlás paramétere 17

ISO 3534-2 fogalomcsoportjai Fejezet Csoport megnevezése Fogalmak száma 1. Adatok előállítása és gyűjtése 62 2. Statisztikai folyamatmenedzsment 84 3. Előírások, értékek és vizsgálati eredmények 65 4. Ellenőrzés és általános átvételi mintavétel 80 5. Ömlesztett anyagok mintavétele 35 18

jellemző minőségjellemző skála folytonos skála Intervallum skála nominális skála ordinális skála kategória szerinti rendezés nagyság szerinti rendezés arány skála intervallum skála arány szerinti rendezés távolság szerinti rendezés 1.ábra A jellemzők referencia értékeinek rendszere 19

sokaság leírása eloszlással sokaság-paraméter [A] sokaság 4 sokaság-paraméter származtatása 3 1 minta-statisztika megfigyelt értéke[c] minta-statisztika [B] 2 minta minta-statisztika kiszámítása [A] A sokaság paramétereit dőlt görög kis betűk jelölik. [B] A minta-statisztikákat dőlt latin nagy betűk jelölik. [C] A megfigyelt minta-statisztika értékeket latin kis betűk jelölik. 2.ábra Statisztikai kapcsolatok folyamata 20

folyamat folyamatmenedzsment statisztikai folyamatmenedzsment statisztikai módszerek folyamattervezés folyamatszabályozás folyamatfejlesztés szabályozási terv folyamatelemzés statisztikai folyamatszabályozás 4.ábra Folyamatra vonatkozó általános fogalmak 21

szabályozókártya indifferens zóna középvonal folyamatszint zónák figyelmeztető határok felső szabályozóhatár átvehető folyamatok zónája szabályozóhatár visszautasítható folyamatok zónája beavatkozási határok alsó szabályozóhatár átvételi folyamatszint Shewhart szabályozóhatárok szabályozóhatár átvételi szabályozóhatárok visszautasítási folyamatszint 7.ábra Szabályozókártya elemei 22

folyamat kimeneteinek mérőszámai és becslései folyamatteljesítmény folyamatképesség folyamatteljesítmény hányados folyamatteljesítmény index folyamat relatív szórása folyamatképesség index folyamatképesség hányados alsó folyamatteljesítmény index felső folyamatteljesítmény index alsó folyamatképesség index felső folyamatképesség index minimális folyamatteljesítmény index minimális folyamatképesség index 9.ábra Folyamatteljesítmény és folyamatképesség (méréses adatok) 23

pontosság precizitás valódiság torzítás meghatározott feltételek megismételhetőségi feltételek közbenső precizitási feltételek reprodukálhatósági feltételek megismételhetőség közbenső precizitás reprodukálhatóság megismételhetőség kritikus különbsége és határa megismételhetőség szórása közbenső precizitás szórása közbenső precizitás kritikus különbsége és határa reprodukálhatóság szórása reprodukálhatóság kritikus különbsége és határa 12.ábra Vizsgálati és mérési módszerek tulajdonságai 24

jellemző érték mennyiség vizsgálati eredmény mérési eredmény független eredmény bizonytalanság eredmény hibája kiterjesztett bizonytalanság 13.ábra Vizsgálati és mérési eredmények tulajdonságai mérési eredmény szisztematikus hibája mérési eredmény véletlen hibája 25

átvételi mintavételes rendszer ellenőrzési fokozat csonkított ellenőrzés átvételi mintavételi program mintavétel szigorúsága átvételi mintavételi eljárás átvételi mintavételi terv áttérési szabály szigma módszer s-módszer R-módszer mintanagyság átvételi kritériumok 17.ábra Átvételi mintavételes ellenőrzési rendszer 26

átvételi kritériumok (mérésesek) átvételi kritériumok (minősítésesek) engedélyezési szám átvételi szám visszautasítási szám maximális folyamat-szórás átvételi állandó maximális terjedelem-átlag maximális minta-szórás minőség-statisztika átvételi érték alsó minőségstatisztika felső minőségstatisztika 18.ábra Átvételi kritériumok 27

valószínűségek 20.ábra Jelleggörbe jellemzőivel kapcsolatos fogalmak jelleggörbe jellemző átvételi valószínűség 0,5-s átvételi/ nem-átvételi valószínűség nem-átvételi valószínűség vevői kockázat gyártói kockázat pontok vevői kockázati pont szabályozási pont gyártói kockázati pont jelleggörbe meredeksége diszkrimináció hányados vevői kockázati hibaszint indifferens hibaszint gyártói kockázati hibaszint hibaszintek hibaszint visszautasítási hibaszint visszautasítási hibaszint határa átvételi hibaszint indifferens zóna 28

Az ISO 3534-2 terminológia újdonságai a) Meghatározza a jellemzőhöz tartozó rendezett skálákat. b)vázolja a sokaság-minta-minta statisztika kapcsolatát. c)bevezeti a folyamatmenedzsment fogalmát. d)általánosítja az SPC fogalmát SPM-re. 29

A terminológia újdonságai e) Bevezeti a folyamat relatív változásának fogalmát. f) Összefoglalja a jelleggörbe jellemzőit hármas csoportosításban. g)a precizitás fogalmából vezeti le a különböző mérési feltételeket. 30

A terminológia hiányosságai a) Szerkezeti felépítése eltér a 3534-1- ben adott rendszertől. b) Egyes fogalmak meghatározása nem érthető. c) A két kötet szóhasználata is eltérő. d) Egyes részek logikai sorrendje nem helyes 31

A terminológia hiányosságai e) A folyamatteljesítmény meghatározása eltér a szokásostól. f) A speciális okokat a csoportok közötti változásnak tulajdonítja. g) Vitatható a közbenső precizitás feltételei fogalom. h) Nem világos az átvételi szabályozókártya definíciója. 32

Következtetések Egységes magyar szóhasználatot kell kialakítani. A vitás fogalmakat szakmai megbeszélésen kell egyeztetni. A szabványokban legyen egységes a statisztikai szóhasználat. Az oktatásban alkalmazzuk az új fogalmakat. A z ISO 3534-1 és 3534-2 szabványokat magyar kiadványban is meg kell jelentetni. 33