Kutatói pályára felkészítı modul



Hasonló dokumentumok
A matematikai statisztika elemei

A szórások vizsgálata. Az F-próba. A döntés. Az F-próba szabadsági fokai

Statisztika 1. zárthelyi dolgozat március 21.

Sorozatok, határérték fogalma. Függvények határértéke, folytonossága

Az átlagra vonatkozó megbízhatósági intervallum (konfidencia intervallum)

Matematikai statisztika

Gyakorló feladatok II.

Eloszlás-független módszerek (folytatás) 14. elıadás ( lecke) 27. lecke khí-négyzet eloszlású statisztikák esetszámtáblázatok

A biostatisztika alapfogalmai, konfidenciaintervallum. Dr. Boda Krisztina PhD SZTE ÁOK Orvosi Fizikai és Orvosi Informatikai Intézet

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

BIOMATEMATIKA ELŐADÁS

24. tétel A valószínűségszámítás elemei. A valószínűség kiszámításának kombinatorikus modellje.

7. el adás Becslések és minta elemszámok fejezet Áttekintés

Orvosi szociológia (1. szeminárium) KUTATÁSMÓDSZERTAN

Virág Katalin. Szegedi Tudományegyetem, Bolyai Intézet

Brósch Zoltán (Debreceni Egyetem Kossuth Lajos Gyakorló Gimnáziuma) Statisztika

BIOSTATISZTIKA ÉS INFORMATIKA. Leíró statisztika

Pályázat címe: Pályázati azonosító: Kedvezményezett: Szegedi Tudományegyetem Cím: 6720 Szeged, Dugonics tér

Megjegyzések. További tételek. Valódi határeloszlások. Tulajdonságok. Gyenge (eloszlásbeli) konvergencia

I. Függelék. A valószínűségszámítás alapjai. I.1. Alapfogalamak: A valószínűség fogalma: I.2. Valószínűségi változó.

1. A radioaktivitás statisztikus jellege

Populáció. Történet. Adatok. Minta. A matematikai statisztika tárgya. Valószínűségszámítás és statisztika előadás info. BSC/B-C szakosoknak

Statisztikai hipotézisvizsgálatok

V. Deriválható függvények

A statisztikai vizsgálat tárgyát képező egyedek összességét statisztikai sokaságnak nevezzük.

(d) x 6 3x 2 2 = 0, (e) x + x 2 = 1 x, (f) 2x x 1 = 8, 2(x 1) a 1

Innen. 2. Az. s n = 1 + q + q q n 1 = 1 qn. és q n 0 akkor és csak akkor, ha q < 1. a a n végtelen sor konvergenciáján nem változtat az, ha

Nevezetes sorozat-határértékek

Rudas Tamás: A hibahatár a becsült mennyiség függvényében a mért pártpreferenciák téves értelmezésének egyik forrása

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

9. tétel: Elsı- és másodfokú egyenlıtlenségek, pozitív számok nevezetes közepei, és ezek felhasználása szélsıérték-feladatok megoldásában

Intervallum Paraméteres Hipotézisek Nemparaméteres. Statisztika december 2.

ANALÍZIS I. TÉTELBIZONYÍTÁSOK ÍRÁSBELI VIZSGÁRA

Kidolgozott feladatok a nemparaméteres statisztika témaköréből

8.1. A rezgések szétcsatolása harmonikus közelítésben. Normálrezgések. = =q n és legyen itt a potenciál nulla. q i j. szimmetrikus. q k.

Statisztika I. 4. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

PÉLDATÁR A SZÁMÍTÓGÉPES TESZTHEZ. Írta Dr. Huzsvai László

Sorozatok A.: Sorozatok általában

NUMERIKUS SOROK II. Ebben a részben kizárólag a konvergencia vizsgálatával foglalkozunk.

Villamos gépek tantárgy tételei

Komputer statisztika

Számsorozatok. 1. Alapfeladatok december 22. sorozat határértékét, ha. 1. Feladat: Határozzuk meg az a n = 3n2 + 7n 5n létezik.

Eddig megismert eloszlások Jelölése Eloszlása EX D 2 X P(X = 1) = p Ind(p) P(X = 0) = 1 p. Leíró és matematikai statisztika

A tárgy címe: ANALÍZIS 1 A-B-C (2+2). 1. gyakorlat

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Valószínőségi eloszlások Binomiális eloszlás

(A TÁMOP /2/A/KMR számú projekt keretében írt egyetemi jegyzetrészlet):

1. előadás: Bevezetés. Irodalom. Számonkérés. Cél. Matematikai statisztika előadás survey statisztika MA szakosoknak. A matematikai statisztika tárgya

FANTASZTIKUS KOMBINATORIKA. Adva van n különböző elem. A kiválasztás sorrendje számít VARIÁCIÓ. mateking.hu

1. feladatlap megoldása. Analízis II. 1. Vizsgálja meg az alábbi sorokat konvergencia szempontjából! a) n 2 n = 1 1X 1

Matematika B4 I. gyakorlat

A statisztika részei. Példa:

Korrelációs kapcsolatok elemzése

Feladatok megoldása. Diszkrét matematika I. Beadandó feladatok. Bujtás Ferenc (CZU7KZ) December 14, feladat: (A B A A \ C = B)

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

Matematika I. 9. előadás

2. fejezet. Számsorozatok, számsorok

Területi statisztikai elemzések

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

Áringadozások elıadás Kvantitatív pénzügyek szakirány 2012/13 2. félév

Eseme nyalgebra e s kombinatorika feladatok, megolda sok

VÉLETLENÍTETT ALGORITMUSOK. 1.ea.

2. Hatványsorok. A végtelen soroknál tanultuk, hogy az. végtelen sort adja: 1 + x + x x n +...

Numerikus sorok. Kónya Ilona. VIK, Műszaki Informatika ANALÍZIS (1) Oktatási segédanyag

Egy lehetséges tételsor megoldásokkal

Ingatlanfinanszírozás és befektetés

VII. A határozatlan esetek kiküszöbölése

n akkor az n elem összes ismétléses ... k l k 3 k 1! k 2!... k l!

( a b)( c d) 2 ab2 cd 2 abcd 2 Egyenlőség akkor és csak akkor áll fenn

min{k R K fels korlátja H-nak} a A : a ξ : ξ fels korlát A legkisebb fels korlát is:

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Statisztikai változók Adatok megtekintése

Statisztika 1. zárthelyi dolgozat március 18.

A figurális számokról (IV.)

biometria III. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Hipotézisvizsgálat

Debreceni Egyetem, Közgazdaság- és Gazdaságtudományi Kar. Feladatok a Gazdasági matematika I. tárgy gyakorlataihoz. Halmazelmélet

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

ORVOSI STATISZTIKA. Az orvosi statisztika helye. Egyéb példák. Példa: test hőmérséklet. Lehet kérdés? Statisztika. Élettan Anatómia Kémia. Kérdések!

ANALÍZIS I. DEFINÍCIÓK, TÉTELEK

Tulajdonságok. Teljes eseményrendszer. Valószínőségi változók függetlensége. Példák, szimulációk

? közgazdasági statisztika

STATISZTIKA I. x ÁR. x ÁR. x ÁR. x ÁR. Számosállat. Egységhozam. Termelési érték, árbevétel. Az ár. Hogyan lehet ezeket összehasonlítani?

Kilencedikes kompetencia alapú bemeneti mérés matematikából 2008 őszén

10.M ALGEBRA < <

Míg a kérdıíves felérés elsısorban kvantitatív (statisztikai) elemzésre alkalmas adatokat szolgáltat, a terepkutatásból ezzel szemben inkább

194 Műveletek II. MŰVELETEK A művelet fogalma

1. elıadás: Bevezetés. Számonkérés. Irodalom. Valószínőségszámítás helye a tudományok között. Cél

kritikus érték(ek) (critical value).

Az új építőipari termelőiár-index részletes módszertani leírása

f (M (ξ)) M (f (ξ)) Bizonyítás: Megjegyezzük, hogy konvex függvényekre mindig létezik a ± ben

18. Differenciálszámítás

A mérés problémája a pedagógiában. Dr. Nyéki Lajos 2015

Zavar (confounding): akkor lép fel egy kísérletben, ha a kísérletet végző nem tudja megkülönböztetni az egyes faktorokat.

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

Sorozatok október 15. Határozza meg a következ sorozatok határértékeit!

Cserjésné Sutyák Ágnes *, Szilágyiné Biró Andrea ** ismerete mellett több kísérleti és empirikus képletet fel-

Tudjuk, hogy az optimumot az ún. regressziós görbe szolgáltatja, melynek egyenlete:

Hiba! Nincs ilyen stílusú szöveg a dokumentumban.-86. ábra: A példa-feladat kódolási változatai

5. Kombinatorika. 8. Legfeljebb hány pozitív egész számot adhatunk meg úgy, hogy semelyik kettő összege és különbsége se legyen osztható 2015-tel?

MÉRÉSMETODIKAI ALAPISMERETEK FIZIKA. kétszintű érettségire felkészítő. tanfolyamhoz

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

I. FEJEZET BICIKLIHIÁNYBAN

Átírás:

Kutatói pályára felkészítı modul Kutatói pályára felkészítı kutatási ismeretek modul Tudomáyos kutatási alapayag feldolgozása, elemzési ismeretek KÖRNYEZETGAZDÁLKODÁSI MÉRNÖKI MSc TERMÉSZETVÉDELMI MÉRNÖKI MSc

Statisztikai alapismeretek 1. elıadás (1-2. lecke) Alapsokaságtól az adatokig 1. lecke Bevezetés (mirıl lesz szó) Alapsokaság és mita Ismérvek (változók), adatok típusai, változatai

Bevezetés A kutatás, amely statisztikai vizsgálatokra épül, az alapsokaság(ok)ba feálló összefüggést vizsgálja mita alapjá. Az alapsokaságra voatkozóa hipotéziseket állítuk fel és ezeket a mitára épülı statisztikai próbákkal elleırizzük. E szemléletbe e feledjük, hogy a mita esetleges, a végkövetkeztetés függ attól, hogy az alapsokaság mely egyedei kerültek a mitába. Ebbıl adódóa a statisztikai következtetés em abszolút érvéyő, csak valószíősíthetı.

Témakörök Alapismeretek Variacia Aalízis Korreláció- és Regresszió Aalízis Esetszám- sorok és táblázatok elemzése

A statisztikai vizsgálódás fázisai Kérdés felvetés, modellválasztás vagy modellalkotás Kísérlet-, ill. adatgyőjtés tervezése A kísérlet vagy adat felvételezés végrehajtása Adatelemzés Az eredméyek értelmezése (iterpretáció)

Az alapsokaság (populáció) a vizsgálat tárgyát képezı egyedek, esetek összessége állhat véges sok egyedbıl, de általába végtele sok egyedbıl áll Szőkebb értelembe az egyedek (esetek) valamely vagy egyszerre több ismérvéek összessége Például: a magyar állampolgárok 2011. jauár elsejé. Szőkítve (ismérvek): eze emberek életkora, eme, egészségi állapota stb. a jelölt apo

A mita Mita az alapsokaságból kiválasztott véges sok egyed, megfigyeléssel, felméréssel vagy kísérletezéssel yerjük. Szőkebb értelembe alapsokaság az egyedek valamely (vagy több) ismérvéek összessége, a mita pedig a megfigyelési egységeke mért vagy megállapított adatok

Változó: Változók és adatok az alapsokaság egyedei ismérvéek értéke mitavétel, megfigyelés elıtt, jelölése a továbbiakba: X, Y, X 1, X 2, Adat: a mitába felvett egyed(ek) szóbaforgó ismérvéek értéke a mitavétel (megfigyelés, adatfelvétel) utá - kis lati betőkkel jelöljük: x, y, x 1, x 2,,

Változók és adatok, példa Valamely adott helye a holapi csapadékmeyiség ma még változó: X holaputá már adat, pl x = 8 mm

Ismérvek (változók) típusai, változatai megkülöböztetük kvalitatív (miıségi, megállapítható) ismérveket Pl: em, szí, hivatali beosztás és kvatitatív (meyiségi, mérhetı) ismérveket eek két altípusa va: - diszkrét ( pl: iskolák száma adott települése ) - folytoos ( pl: hımérséklet adott helye és idıbe )

Kvalitatív ismérv változatai: Osztályok, kategóriák ( ezek is adatok!) Pl: típus változatok em szí férfi, ı fehér, piros, stb. Dichotom ismérv: két változata va Trichotom ismérv: három változata va

KÖSZÖNÖM TÜRELMÜKET

2. lecke Diszkrét és folytoos kvatitatív ismérvek Adat-traszformációk, átskálázás Mérési skálák Átlagok (számtai, mértai, harmoikus, égyzetes, általáos)

Diszkrét kvatitatív változó Lehetséges értékei (változatai) véges, sok pl: fiúk száma egy 30 fıs osztályba lehet 0, 1, 2,..,30 megszámlálhatóa végtele sok (gyakorlatilag ics felsı határa)

Folytoos kvatitatív változó lehetséges értékei egy itervallum bármely értéke pl: vércukorszit Ph érték életkor testsúly hımérséklet

Adat-traszformációk, átskálázás Gyakra a mért ( megfigyelt, megállapított ) adatok helyett célszerőbb ezek traszformált jaival dolgozi. Kvalitatív adatokat olykor kvatifikáljuk ( pl: boitálás ) Kvatitatív adatok leggyakoribb traszformációja: log-traszformáció égyzetgyök traszformáció reciprok- képzés

Mérési skálák Az ismérveket megfelelı skálá mérjük. a) Nomiális skála tipikus kvalitatív skála. Értékei em sorredezhetık, csak két egyed azoos kategóriába, vagy külöbözı kategóriába tartozása állapítható meg (X=Y) illetve (X Y). b) Ordiális skála olya kvalitatív skála, melye a kategóriák sorredje is megállapítható (X<Y), pl. boitálási skála. c) Itervallum skála, amelye két egyed távolsága (X-Y) mérhetı. A skáláak ics valóságos ullpotja, X=0 em jeleti az ismérv hiáyát (pl. hımérséklet). d) Aráy (háyados) skála olya kvatitatív skála, amelyek valódi ullpotja va. Ilye skálá két érték aráya (Y/X) értelmes viszoyszám (pl. tömeg).

Kvatitatív adatok átlagai Jelölje x 1, x 2,..x az adatokat Többféle átlagról beszélhetük számtai (aritmetikai) átlag mértai (geometriai) átlag harmoikus átlag égyzetes ( kvadratikus ) átlag és általáosabba: f-átlag. x h x g x x

Kvatitatív adatok átlagai 1 x a) számtai átlag (jele: ) a mitaelemek átlaga. Jellemzıje, hogy a mitaelemek összege ugyaayi, mit ha midegyik elem helyébe x -ot teszük x1 + x2 + x3 +... x x i x = x = Fotos tulajdosága még, hogy a di = xi x eltérések összege zéró.

Kvatitatív adatok átlagai 2 b) A mértai átlag (jele ) pozitív mitaelemek eseté gyakra reálisabb a számtai átlagál. x... g = x1 x2 x3 x, máskét g x i Ezt úgy jellemezhetjük, hogy x 1 x 2.= x, a két szorzat azoos 14243 K g x g téyezı x g x =

c) ugyacsak pozitív mitaelemek eseté éha a harmoikus átlag a legjobb közép-jellemzı x h = Kvatitatív adatok átlagai 3 1 x 1 + 1 1 + x 2... 1 x Az adatok reciprokaiak összege em változik, ha midegyik helyébe a harmoikus átlagot tesszük. x h = 1 x i

Kvatitatív adatok átlagai 4 d) égyzetes átlag (jele ) az adatok égyzeteiek átlagából vot égyzetgyök. Más szóval az adatok égyzetösszege em változik, ha mide adat helyére x kerül. x = 2 2 x1 + x2 +... x 2 x, tömöre: x = x 2 i

Általáos átlag Az említetteke kívül egyéb átlagok is képezhetık. Midezek úgy foghatók fel, hogy az eredeti x i adatokat alkalmas módo traszformáljuk és a traszformált adatok átlagát visszatraszformáljuk. Például a geometriai középél a log(x i ) traszformált adatok átlagát számítjuk, majd ezt az exp(.) iverz traszformációval alakítjuk x g - vé.

Miért kell többféle átlag? Hogy melyik átlag reális, azt az alapsokaság megoszlásáak típusa döti el (ld. késıbb) Számtai átlag reális szimmetrikus megoszlásál. Mértai átlag reális log ormális eloszlásál, pl. permetcseppek mérete Harmoikus átlag reális expoeciális eloszlásál, pl. túlélési idı iszekticidek alkalmazásáál

KÖSZÖNÖM TÜRELMÜKET