Kvantitatív módszerek

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
Kvantitatív módszerek
Advertisements

Kockázat és megbízhatóság Dr. Tóth Zsuzsanna Eszter.
TÁMOP program a Dél-alföldi Régióban Dél-alföldi Regionális Munkaügyi Központ.
Becsléselmélet - gyakorlat október 14.. Példa 1 - Feladatgyűjtemény Egy nagyvállalat személyzeti osztályvezetője azt gyanítja, hogy különbség van.
Oktatói elvárások, oktatói vélemények a hallgatókról Cserné dr. Adermann Gizella egyetemi docens DUE.
A vállalatok marketingtevékenysége és a Magyar Marketing Szövetség megítélése Kutatási eredmények az MMSZ részére (2008. július)
Kvantitatív módszerek Becsléselmélet október 7. és 9.
Paraméteres próbák- konzultáció október 21..
Kockázat és megbízhatóság
tananyag =előadások és gyakorlatok anyaga (írott és elmondott is)
Valószínűségi kísérletek
Alhálózat számítás Osztályok Kezdő Kezdete Vége Alapértelmezett CIDR bitek alhálózati maszk megfelelője A /8 B
Leíró statisztika Becslés
Becslés gyakorlat november 3.
Mintavétel és becslés október 25. és 27.
Komplex természettudomány 9.évfolyam
Tartósság és speciális gazdasági számítások
Mezőgazdasági kisüzemek fejlesztése
Lineáris regresszió Adatelemzés.
Kockázat és megbízhatóság
Egy üzemben sok gyártósoron gyártanak egy bizonyos elektronikai alkatrészt. Az alkatrészek ellenállását időnként ellenőrzik úgy, hogy egy munkás odamegy.
Kockázat és megbízhatóság
Szigorlati felkészítő Kvantitatív módszerek
Mintavétel és becslés október 27. és 29.
Becsléselmélet - Konzultáció
Kockázat és megbízhatóság
Vörös-Gubicza Zsanett képzési referens MKIK
Minőségmenedzsment alapjai
Kockázat és megbízhatóság
NYUGDÍJ, EGÉSZSÉGÜGY, AGE(I)NG
Kockázat és megbízhatóság
Kvantitatív módszerek
Eloszlásjellemzők I.: Középértékek
Hipotézisvizsgálat.
Gazdaságstatisztika Korreláció- és regressziószámítás II.
Geostatisztika prof. Geresdi István szoba szám: E537.
Tartalékolás 1.
A Nemzeti Szakképzési és Felnőttképzési Intézet Konferenciája
FÜGGVÉNYEK Legyen adott A és B két nem üres (szám)halmaz. Az A halmaz minden eleméhez rendeljük hozzá a B halmaz pontosan egy elemét. Ezt az egyértelmű.
INFOÉRA 2006 Véletlenszámok
MINTAVÉTEL, LEÍRÓ STATISZTIKAI MUTATÓSZÁMOK
Varianciaanalízis- ANOVA (Analyze Of VAriance)
A létminimum-számítás megújítása
Kvantitatív módszerek
Pénzáramok összefoglaló példa (I.)
Kvantitatív módszerek
A évi pályázati felhívás legfontosabb szabályai
Sztochasztikus kapcsolatok I. Asszociáció
Tilk Bence Konzulens: Dr. Horváth Gábor
A ragadozás hatása a zsákmányállatok populációdinamikájára
3, u-próba, t-próba Kemometria 2016/2017 3, u-próba, t-próba
Alapfogalmak Adatelemzés.
Feladat 1: decentralizáltság az általános egyensúlyelméletben
3. előadás.
Statisztika Érettségi feladatok
Pattern Classification All materials in these slides were taken from Pattern Classification (2nd ed) by R. O. Duda, P. E. Hart and D. G. Stork, John.
TÁRGYI ESZKÖZÖK ELSZÁMOLÁSA
SZAKKÉPZÉSI ÖNÉRTÉKELÉSI MODELL I. HELYZETFELMÉRŐ SZINT FOLYAMATA 8
Járműtelepi rendszermodell 2.
Dr. Varga Beatrix egyetemi docens
Matematika 11.évf. 1-2.alkalom
A területi koncentráció mérése: Hirschman–Herfindahl index
Paraméteres próbák Adatelemzés.
Készítette: Kiss Kinga
Kísérlettervezés 2018/19.
Állandó és Változó Nyomású tágulási tartályok és méretezésük
3. előadás.
Várhatóérték, szórás
Algoritmusok.
Vargha András KRE és ELTE, Pszichológiai Intézet
Előadás másolata:

Kvantitatív módszerek 5. Valószínűségi változó Elméleti eloszlások Dr. Kövesi János egyetemi tanár

A valószínűségi változó 68 A valószínűségi változó A valószínűségi változó fogalma A valószínűségi változó jellege Diszkrét Folytonos 

A valószínűségi változó jellemzői 69 A valószínűségi változó jellemzői Diszkrét Folytonos Eloszlásfüggvény Valószínűség-eloszlás fv. Sűrűségfüggvény Várható érték Elméleti szórás F(k) F(x) pk — — f(x) M() M() D() D() 

Valószínűség-eloszlás függvény 69 Valószínűség-eloszlás függvény pk = P(  = k ) Tulajdonságai: 

69 Pk - Feladat pk 1/6 1 2 3 4 5 6 k 

Eloszlásfüggvény F(k) = P(  < k ) F(x) = P(  < x ) 69 Eloszlásfüggvény F(k) = P(  < k ) F(x) = P(  < x ) Tulajdonságai:  Monoton növekvő: F(a)  F(b), ha a < b   Balról folytonos, szakadáshelyein a függvényérték a baloldali határértékkel egyezik meg. 

70 F(k) - Feladat 1/6 1 2 3 4 5 6 k F(k) 1/3 1/2 2/3 5/6 1 

69 pk és F(k) kapcsolata ahol a < b 

𝑃 𝑎≤ξ<𝑏 =𝐹 𝑏 −𝐹 𝑎 = 𝑎 𝑏 𝑓 𝑥 𝑑𝑥 =Terület 𝒇(𝒙) Terület a b F(𝒙) F(𝒃) F(𝒂) 𝑃 𝑎≤ξ<𝑏 =𝐹 𝑏 −𝐹 𝑎 = 𝑎 𝑏 𝑓 𝑥 𝑑𝑥 =Terület a b

70 Sűrűségfüggvény f(x) = F’(x) Tulajdonságai: f(x)  0 

f(x) és F(x) kapcsolata 70 f(x) és F(x) kapcsolata f(x) = F’(x) ahol a < b 

Várható érték ?! Tulajdonsága: 70 Várható érték pk 1/6 1 2 3 4 5 6 k Tulajdonsága: Feladat: Határozzuk meg a kockadobás várható értékét! ?! 

71 Szórásnégyzet, szórás Tulajdonsága: 

Egyéb jellemzők Medián Kvantilisek Módusz Momentumok Ferdeségi mutatók 71 Egyéb jellemzők Medián Kvantilisek Módusz Momentumok Ferdeségi mutatók Lapultsági mutatók 

72 Binomiális eloszlás 

Feladat (Binomiális eloszlás) 72 Feladat (Binomiális eloszlás) Mekkora valószínűséggel találunk egy 5%-os selejtaránnyal jellemezhető tömeggyártásból kivett 20 elemű véletlen mintában 1 db selejtes terméket? p = 0,05 n = 20 k = 1 P(k=1) = p1 = 0,3774 

Feladat (Binomiális eloszlás) 73 Feladat (Binomiális eloszlás) Az UEFA szigorú előírásai alapján… a.) P(=0) = p0 = 0,5987  0,6 UEFA 0,62=0,36 b.) P(=0) = p0 = 0,3585 P(=1) = p1 = 0,3774 KFT 0,7359 0,73593=0,40 

74 Poisson-eloszlás 

Feladat (Poisson-eloszlás) 74 Feladat (Poisson-eloszlás) Egy készülék meghibásodásainak átlagos száma 10000 működési óra alatt 10. Határozzuk meg annak a valószínűségét, hogy a készülék 200 működési óra alatt nem romlik el! M() =  = 200·10/10000 = 0,2 P(=0) = 0,8187 P(>0) = 0,1813 

Feladat (Poisson eloszlás) 75 Feladat (Poisson eloszlás) Egy készülék szavatossági ideje … Binomiális  Poisson  = 2000·0,0005 = 1 pk Lehetséges bevétel p0 = 0,3679 +1 M() = 0,746 p1 = 0,3679 +3/4 p2 = 0,1839 +1/2 p3 = 0,0613 +1/4 p4 = 0,0153 0 p5 = 0,0031 -1 Tehát a szavatosságra 25%-ot fordít! 

Exponenciális eloszlás 76 Exponenciális eloszlás F(x) 1 f(x)  ha x<0 ha x0 ha x0 ha x<0 M() = 1/ D() = 1/ 

A feltételes valószínűség fogalma Feladat : Egy telefonfülke előtt állunk … a.) E m l é k e z t e t ő b.) c.) 

Feladat (Exponenciális eloszlás) 77 Feladat (Exponenciális eloszlás) Egy automatizált gépsor hibamentes működésének … F(200)-F(150) = 

Feladat (Exponenciális eloszlás) 77 Feladat (Exponenciális eloszlás) Egy radioaktív anyag… M() = 2 év Az anyag fele elbomlik x = 1,39 év P(3) = 1- P(<3)=1-F(3)= 0,2231 

Feladat (Exponenciális eloszlás) 78 Feladat (Exponenciális eloszlás) f(x)  F(1/) = ? 63,21% F(1/) = = 1 - 0,3679 = 0,6321 M() = 1/ 

Normális (Gauss-) eloszlás 80 Normális (Gauss-) eloszlás f(x)  F(x) 0,5 M() =  D() =   

80 Standardizálás Standardizálás logikai menete M(u) = 0 D(u) = 1 

80 Standardizálás Az eloszlás 0 körül szimmetrikus, ezért: 

Feladat (Normális eloszlás) 82 Feladat (Normális eloszlás) 200 g névleges tömegű mosópor töltésekor előírás szerint az ATH=190g, amely alá a legyártott mennyiség 4%-a kerülhet. A jelenlegi töltési folyamatban μ=204,4g, σ=9,4g. a.) Megfelel a gyártás az előírásoknak? Ha nem akkor milyen töltési szintet kell elérni, hogy megfeleljen? b.) Mekkora legyen a szórás, hogy μ=204,4g lehessen a töltés várható értéke? 

Feladat-1 (Normális eloszlás) 82 Feladat-1 (Normális eloszlás) P(<190) = F(190) = 204,4  = 9,4 6,3% ? 190 1-0,9370 = 0,063 

Feladat-1 (Normális eloszlás) 82 Feladat-1 (Normális eloszlás) P(<190) = F(190) =0,04 204,4  = 9,4 ?? 0,96 4% 190 ?? =206,45 g  =8,22 g 

Feladat-2 (Normális eloszlás) 83 Feladat-2 (Normális eloszlás) A bélszínrolót négyesével …. P(<55) = F(55) = = (1) = 0,8413 1-0,8413 = 0,1587  0,16 0,164 = 0,0006 Binomiális eloszlás: p= 0,16 k= 4 n= 4 táblázatból 

Feladat-3 (Normális eloszlás) 83 Feladat-3 (Normális eloszlás) Export konyak töltésénél az 510ml alatti palackok aránya legfeljebb 3% lehet. Megvizsgáltak egy n=20.000 darabos tételt: az átlag űrtartalom 532,4ml, a szórás 6 ml volt. Mekkora az adott tételnél a töltési veszteség értéke, ha á=1000 Ft/palack? 

Feladat-3 (Normális eloszlás) 83 Feladat-3 (Normális eloszlás) P(<510) = 0,03 = F(510) = u= -1,88 (-u) = 0,97 =510+1,88·6= 521,3 ml (532,4-521,3)·20 000 = 222 000 ml 222 000/521,3= 425 db 425 000 Ft 

Feladat-4 (Normális eloszlás) 84 Feladat-4 (Normális eloszlás) Egy bankfiókban a napi kifizetések összege N(3,6 mFt; 0,9 mFt) eloszlást követ. a.) Mennyi a valószínűsége annak, hogy a napi kifizetések összege a  intervallumba esik? b.) Mekkorára kellene a kifizetések szórásának megváltozni ahhoz, hogy az 5 mFt feletti kifizetések valószínűsége 4% legyen? c.) Mennyi pénzt kell tartani a fiókban, ha 95%-os valószínűséggel akarjuk biztosítani a kifizetések teljesítését? 

Feladat-4 (Normális eloszlás) 84 Feladat-4 (Normális eloszlás) a.) b.) c.)

A központi határeloszlás tétele 86 A központi határeloszlás tétele 

A központi határeloszlás tétele 86 A központi határeloszlás tétele 