Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály. A megoldás részletes mellékszámítások hiányában nem értékelhető!



Hasonló dokumentumok
Vizsgafeladatok. 1. feladat (3+8+6=17 pont) (2014. január 7.)

VIZSGADOLGOZAT. I. PÉLDÁK (60 pont)

Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály

Statisztika I. 12. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Biometria az orvosi gyakorlatban. Korrelációszámítás, regresszió

7, 6, 0, 4, 0, 1, 5, 2, 2, 16, 1, 0, 2, 3, 9, 2, 4, 10, 3, 1, 2, 12, 4, 1

Biometria gyakorló feladatok BsC hallgatók számára

Statisztikai következtetések Nemlineáris regresszió Feladatok Vége

GYAKORLÓ FELADATOK KORRELÁCIÓ- ÉS REGRESSZIÓ-SZÁMÍTÁS

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

MINTAFELADATOK. 1. Az alábbi diagram egy kiskereskedelmi lánc boltjainak forgalomkoncentrációját szemlélteti:

Statisztika II előadáslapok. 2003/4. tanév, II. félév

KÖVETKEZTETŐ STATISZTIKA

Gyakorló feladatok. Az alábbi feladatokon kívül a félév szemináriumi anyagát is nézzék át. Jó munkát! Gaál László

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

Biostatisztika VIII. Mátyus László. 19 October

Gyakorló feladatok a kétváltozós regresszióhoz 2. Nemlineáris regresszió

Statisztika I. 11. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

1.1: Egy felmérés során a BGF-ről frissen kikerült diplomások jövedelmét vizsgálták.

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Korreláció és lineáris regresszió

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

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Statisztikai becslés Statisztikák eloszlása

Anyagvizsgálati módszerek Mérési adatok feldolgozása. Anyagvizsgálati módszerek

Statisztika elméleti összefoglaló

Dr. Kalló Noémi. Termelés- és szolgáltatásmenedzsment. egyetemi adjunktus Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék. Dr.

Statisztika példatár

Melléklet 1. A knn-módszerhez használt változólista

1. Egy Kft dolgozóit a havi bruttó kereseteik alapján csoportosítottuk: Havi bruttó bér, ezer Ft/fő

Matematikai geodéziai számítások 6.

Alkalmazott statisztika feladatok

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

H0 hipotézis: μ1 = μ2 = μ3 = μ (a különböző talpú cipők eladási ára megegyezik)

Matematikai geodéziai számítások 6.

2013 ŐSZ. 1. Mutassa be az egymintás z-próba célját, alkalmazásának feltételeit és módszerét!

Q1 = 1575 eft Me = 2027,7778 eft Q3 = 2526,3158 eft

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.

Egyszempontos variancia analízis. Statisztika I., 5. alkalom

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

AZ EURÓÁRFOLYAM VÁLTOZÁSÁNAK HATÁSA NYUGAT- MAGYARORSZÁG KERESKEDELMI SZÁLLÁSHELYEINEK SZÁLLÁSDÍJ-BEVÉTELEIRE, VENDÉGFORGALMÁRA 2000 ÉS 2010 KÖZÖTT

Függetlenségvizsgálat, Illeszkedésvizsgálat

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

Bevezetés a hipotézisvizsgálatokba

Matematikai statisztikai elemzések 6.

STATISZTIKA PÉLDATÁR

y ij = µ + α i + e ij

Hipotézisvizsgálat R-ben

6. Előadás. Vereb György, DE OEC BSI, október 12.

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

Tartalomjegyzék I. RÉSZ: KÍSÉRLETEK MEGTERVEZÉSE

Regressziós vizsgálatok

Mérési adatok illesztése, korreláció, regresszió

1. Két pályázat esetén a nyerési esélyeket vizsgálják. Mintát véve mindkét pályázat esetén az egyik. (b) Mit nevezünk másodfajú hibának?

A MIDAS_HU modell elemei és eredményei

Statisztikai alapok. Leíró statisztika Lineáris módszerek a statisztikában

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Statisztikai alapismeretek (folytatás) 4. elıadás (7-8. lecke) Becslések, Hipotézis vizsgálat

Az R adatelemzési nyelv alapjai I.

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

BAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011.

FIT-jelentés :: Százhalombattai Arany János Általános Iskola és Gimnázium 2440 Százhalombatta, Szent István tér 1. OM azonosító:

III. Kvantitatív változók kapcsolata (korreláció, regresszió)

NULLADIK MATEMATIKA ZÁRTHELYI

FIT-jelentés :: Tereskei Általános Iskola 2652 Tereske, Kossuth utca 84. OM azonosító: Intézményi jelentés. 8.

GVMST22GNC Statisztika II.

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

FIT-jelentés :: Hétvezér Általános Iskola 8000 Székesfehérvár, Hétvezér tér 1. OM azonosító: Intézményi jelentés. 8.

FIT-jelentés :: Petőfi Sándor Általános Iskola és Benedek Elek Tagiskola 2163 Vácrátót, Petőfi tér 6. OM azonosító: Telephely kódja: 001

FIT-jelentés :: Mátyás Király Általános Iskola 2013 Pomáz, Mátyás Király u. 2. OM azonosító: Intézményi jelentés. 8.

FIT-jelentés :: Bocskai István Általános Iskola és Alapfokú Művészeti Iskola 4080 Hajdúnánás, Óvoda utca OM azonosító:

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK EMELT SZINT Statisztika

FIT-jelentés :: Pomázi Mátyás Király Általános Iskola 2013 Pomáz, Mátyás király utca 2. OM azonosító: Intézményi jelentés. 8.

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

FIT-jelentés :: Bocskai István Magyar-Német Két Tanítási Nyelvű Általános Iskola 2071 Páty, Bocskai utca 9. OM azonosító:

FIT-jelentés :: Telephelyi jelentés. 6. évfolyam :: Általános iskola

FIT-jelentés :: Dunabogdányi Általános Iskola és Alapfokú Művészeti Iskola 2023 Dunabogdány, Hegyalja utca OM azonosító:

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

FIT-jelentés :: Damjanich János Általános Iskola 2100 Gödöllő, Batthyány u. 32. OM azonosító: Intézményi jelentés. 8.

FIT-jelentés :: Bocskai István Általános Iskola és Alapfokú Művészeti Iskola 4080 Hajdúnánás, Óvoda utca OM azonosító:

FIT-jelentés :: II. Rákóczi Ferenc Általános Iskola és Gimnázium 2000 Szentendre, Rákóczi u. 6. OM azonosító: Intézményi jelentés

ALÁÍRÁS NÉLKÜL A TESZT ÉRVÉNYTELEN!

FIT-jelentés :: Kölcsey Ferenc Gimnázium 8900 Zalaegerszeg, Rákóczi út OM azonosító: Intézményi jelentés. 8.

FIT-jelentés :: Szent Imre Általános Iskola, Gimnázium és Szakközépiskola, Esztergom 2500 Esztergom, Főapát u. 1. OM azonosító:

Mérési hibák

FIT-jelentés :: Telephelyi jelentés. 8. évfolyam :: Általános iskola

FIT-jelentés :: Telephelyi jelentés. 8. évfolyam :: Általános iskola

FIT-jelentés :: Kazinczy Ferenc Református Általános Iskola 3580 Tiszaújváros, Munkácsy Mihály út 18. OM azonosító: Intézményi jelentés

Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek tesztelése II.

Matematika. Xántus János Két Tanítási Nyelvű Gimnázium és Szakgimnázium OM azonosító: Telephelyi jelentés Telephely kódja: 001

STATISZTIKA. Gyakorló feladatok az első zh-ra

FIT-jelentés :: Lackner Kristóf Általános Iskola 9400 Sopron, Révai Miklós u. 2. OM azonosító: Intézményi jelentés. 8.

Gyakorló feladatok Anyagmérnök hallgatók számára

FIT-jelentés :: KÉTEGYHÁZAI MEZŐGAZDASÁGI SZAKKÉPZŐ ISKOLA ÉS KOLLÉGIUM 5741 Kétegyháza, Gyulai út 6 OM azonosító: Intézményi jelentés

FIT-jelentés :: Fabriczius József Általános Iskola 2112 Veresegyház, Fő út OM azonosító: Telephely kódja: 001. Telephelyi jelentés

FIT-jelentés :: Intézményi jelentés. 8. évfolyam

FIT-jelentés :: Avasi Gimnázium 3524 Miskolc, Klapka Gy. u. 2. OM azonosító: Telephely kódja: 001. Telephelyi jelentés

FIT-jelentés :: Orosháza Város Általános Iskolája 5900 Orosháza, Előd u. 17. OM azonosító: Intézményi jelentés. 8.

A gazdasági növekedés mérése

Átírás:

BGF KKK Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály Budapest, 2012.. Név:... Neptun kód:... Érdemjegy:..... STATISZTIKA II. VIZSGADOLGOZAT Feladatok 1. 2. 3. 4. 5. 6. Összesen Szerezhető pontszám 21 20 7 22 17 13 100 Elért pontszám A megoldás részletes mellékszámítások hiányában nem értékelhető! 1. feladat (21 pont) A háztartások havi egy főre jutó élelmiszer kiadásait rétegzett kiválasztás alapján vizsgálták az észak-magyarországi régióban. A felmérés során az alábbi adatokat kapták: Háztartás Átlagos kiadás Szórás Háztartások száma a (Ft/fő) (Ft) régióban (ezer) a mintában Városi 300 15 000. Községi 200 12 000. Összesen 500...... Ismert továbbá, hogy a mintába került 1500 háztartás fele volt városi (ez utóbbi háztartások egy főre jutó kiadásainak tapasztalati szórása 6000 Ft/fő), illetve hogy a községi háztartások egy főre jutó kiadási adatai a községi átlagtól átlagosan 29,167%-kal térnek el. A mintába került községi háztartások 43%-ában volt magasabb az egy főre jutó átlagos kiadás a községi átlagtól, ugyanez az adat a városi háztartások esetében 52%. a. Becsülje meg a városi háztartások évi átlagos egy főre jutó húsfogyasztási kiadásainak alsó és felső határát 99,7 %-os megbízhatósági szinten! b. Adjon konfidencia intervallumot 95%-os megbízhatósággal azoknak a községi háztartásoknak a számára a régióban, ahol az egy főre jutó átlagos kiadás meghaladja a községi átlagot! (4 pont) c. Mekkora mintát kell venni a városi háztartások rétegéből, ha az a. pontban végzett becslés maximális hibáját a felére kívánjuk csökkenteni 95,5%-os megbízhatóság mellett? (4 pont) d. Becsülje meg rétegzett mintavétel alapján 96 %-os megbízhatósággal a régió háztartásainak egy főre jutó átlagos élelmiszerkiadási összegét! (5 pont) e. Elfogadja-e azt az állítást, hogy a háztartások településtípus szerinti fekvése szignifikánsan meghatározza az egy főre jutó átlagos kiadás nagyságát? ( =5%) (5 pont) - 1 -

2. feladat (20 pont) Egy termelő vállalkozásnál 2011. novemberében 1 200, 2011. decemberében pedig 850 termékösszeszerelést végző fizikai dolgozót foglalkoztattak. 2011. novemberében megfigyelték véletlenszerűen kiválasztott 90 dolgozó termelékenységét és az alábbi táblát állították össze. Az elemzésből ismert még, hogy a dolgozók 87,78%-a állított össze legfeljebb 57 munkadarabot a hónap során: termelékenység (db/fő) dolgozók (fő) 45 4 46 50 16 0,236 1,309 51 53 28 0,120 0,548 0,352 54 57 0,864 0,316 0,224 58 Összesen: Ismert továbbá, hogy 2011. decemberében a termelékenység ellenőrzésére ismét vettek egy a novemberinél 10 fővel nagyobb mintát. Ez alapján azt találták, hogy decemberben a mintába került munkások összesen 5 420 db-ot szereltek össze, valamint az átlagtól az egyes munkások termelékenységi adatai átlagosan 8%-kal térnek el. a. Töltse ki a táblázat hiányzó rovatait és a részletes mellékszámításokat is írja le! Ellenőrizze le 5%-os szignifikancia szinten, hogy a munkások novemberi termelékenysége normális eloszlást követ-e? (6 pont) b. Elfogadná-e 2,5%-os szignifikancia szinten azt az állítást, hogy a munkások termelékenységének szórása 2011. decemberében meghaladta a 4 db/fő-t? (4 pont) c. Tesztelje le 5%-os szignifikancia szinten azt a hipotézist, miszerint novemberben a munkások legalább 15%-a legfeljebb 50 db-ot szerelt össze! d. Milyen szignifikancia szinten fogadná el azt az állítást, hogy az átlagos termelékenység novemberről decemberre több, mint 1,5 db/fő-vel növekedett? (7 pont) - 2 -

3. feladat (7 pont) Egy mezőgazdasági vállalkozás hosszú évek óta figyeli a termésátlag (t/ha) és az éves csapadékmennyiség (mm) alakulását, melyek között az alábbi összefüggést találták: 0,0589 yˆ 5,2 x a. Értelmezze a regresszió függvény paramétereit! (6 pont) b. Becsülje meg, hogy egy olyan évben, amikor 500 mm csapadék esik, várhatóan mennyi lesz a termésátlag! (1 pont) - 3 -

4. feladat (22 pont) Egy strand büféjében a nyári időszakban megfigyelték 25 véletlenszerűen kiválasztott napon a napi középhőmérsékletet és a vendégek által elfogyasztott sör mennyiségét: Nap Középhőmérséklet ( o C) Elfogyasztott sör (l) 1 21 1.608 2 26 2.110 3 19 1.200 24 20 1.225 25 23 1.980 További számítási eredmények: x = 525 d x d y = 25.380 y = 41.250 d 2 x = 170 s y = 410 a. Jellemezze a középhőmérséklet és az elfogyasztott sör mennyiségének kapcsolatát a megfelelő mutatókkal és határozza meg a két ismérv kapcsolatát leíró lineáris regressziófüggvényt! Értelmezze a mutatókat és a függvény paramétereit! (4+8 pont) b. Számítsa ki és értelmezze a 22 ºC-hoz tartozó rugalmasságot! c. Határozza meg az a. pontban illesztett függvény relatív hibáját és értelmezze azt! (4 pont) d. Becsülje meg 98 %-os megbízhatósági szinten az átlagos fogyasztás várható alakulását azokon a napokon, amikor a napi középhőmérséklet 25 ºC! - 4 -

5. feladat (17 pont) Egy orvosi vizsgálaton véletlenszerűen kiválasztott betegek vérnyomásának alakulását vizsgálták meg az életkor (év x 1 ), a testsúly (kg x 2 ) és a nem (1, ha férfi; 0, ha nő x 3 ) függvényében. A vizsgálat nyomán az alábbi számítási eredmények ismertek: 2.10652-0.00584-0.03032 0.55967 (X * X) -1 = -0.00584 0.00019-0.00001-0.00133-0.03032-0.00001 0.00051-0.01031 0.55967-0.00133-0.01031 0.41894 271.16145 C= 197.53947 299.98685 57.32105 47.97368 209.90526 3.18421 2.13158 5.31579 0.26316 2.69778-1.88280 0.25203-0.83622 R -1 = -1.88280 2.37597-0.21848 0.35930 0.25203-0.21848 2.07258-1.53344-0.83622 0.35930-1.53344 2.35391 b=(87,3; 0,609; -0,097; 9,13) a. Írja fel a regressziófüggvényt és értelmezze az X 1 változó regressziós együtthatóját! (4 pont) b. Határozza meg és értelmezze a vérnyomás és a testsúly közötti parciális korrelációs együtthatót! c. Számítsa ki és értelmezze a többszörös korrelációs együtthatót! Csak ezt a mutatót! d. Tesztelje le a függvény megfelelőségét 10%-os szignifikancia szinten! e. Becsülje meg a lineáris regressziófüggvény alapján 90%-os megbízhatósággal a 34 éves, 75 kg testsúlyú férfiak átlagos vérnyomását! [x 0 (X * X) -1 x 0 = 2,1483] (4 pont) - 5 -

6. feladat (13 pont) Egy wellness hotelben 2008 és 2011 között negyedéves bontásban vizsgálták a látogatók számának (fő) alakulását t = 0 módszerrel és a következő eredményeket kapták: y = 24 000 ty = -74 800 t 2 = 1 360 A látogatók száma néhány kiemelt negyedévben a következő volt: időszak 2008. II. 2 658 2009. II. 2 095 2010. II. 1 736 2011. II. 1 128 látogatók száma (fő) a. Írja fel a lineáris trend egyenletét, értelmezze a paramétereket! (6 pont) b. Készítsen előrejelzést, hogy az idei második negyedévben várhatóan mekkora lesz a hotelbe érkező vendégek száma, ha multiplikatív szezonalitást feltételezünk! (7 pont) - 6 -