6,24 Egy tábla 8 mintavételi parcellájából származó talajminta pH-ja

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
1 groupement national interprofessionnel des semences et plants Vetőmagpiac forgalom az Európai Unióban Az EU vetőmag súlya a világ vetőmag termesztésében.
Advertisements


„Esélyteremtés és értékalakulás” Konferencia Megyeháza Kaposvár, 2009
Dixon Próbadb.Valószínűségi szint (p%) n10%5%1%7.3?4321 7? ,890,940,99pH7,07,27,3 4 0,68 0,770,89n=4 r 10 = (7,3-7,3)/(7,3-7,0) = 0 r 10 =(x 1 -x.
A társadalmi tényezők hatása a tanulásra
Kvantitatív Módszerek
Erőállóképesség mérése Találjanak teszteket az irodalomban
MATEMATIKA Év eleji felmérés 3. évfolyam
Humánkineziológia szak
A SZÓRÁS FONTOSSÁGA ÉS KISZÁMÍTÁSA
6) 7) 8) 9) 10) Mennyi az x, y és z értéke? 11) 12) 13) 14) 15)
Matematika - 5. évfolyam © Kačmárová Fordította: Balogh Szilveszter.
Elektromos mennyiségek mérése
Az új történelem érettségiről és eredményeiről augusztus Kaposi József.
Utófeszített vasbeton lemez statikai számítása Részletes számítás
A tételek eljuttatása az iskolákba
2010 október 2651 kp. Vizsga 2. feladata. Megoldás: „A” vállalat: Beszerzés : 100 millió Árrés: ( 12 %) = 100 x 0,12=12 millió Nettó eladási ár =
Európa népessége (egyéb elemek). A., Népsűrűség I. Meghatározó tényezők 1. természeti környezet a., domborzat b., éghajlat 2. gazdasági tényezők II.
VÁLOGATÁS ISKOLÁNK ÉLETÉBŐL KÉPEKBEN.
Védőgázas hegesztések
1. IS2PRI2 02/96 B.Könyv SIKER A KÖNYVELÉSHEZ. 2. IS2PRI2 02/96 Mi a B.Könyv KönyvelésMérlegEredményAdóAnalitikaForintDevizaKönyvelésMérlegEredményAdóAnalitikaForintDeviza.
Szerkezeti elemek teherbírásvizsgálata összetett terhelés esetén:
Túl magas-e Magyarországon a jegybanki alapkamat? Készítette: Kiss Marianna.
Sárgarépa piaca hasonlóságelemzéssel Gazdaság- és Társadalomtudományi kar Gazdasági és vidékfejlesztési agrármérnök I. évfolyam Fekete AlexanderKozma Richárd.
Kezelések által okozott eltérések értékelése Szórások elemzése Variancia analízis ZH március ZH tematika: március
100-as szög méreteinek gyakorisága (n = 100) db mm.
Kis szórás Nagy szórás Kis szórás Nagy szórás
Hyperuricaemia és hypertonia Hypertonia Központ Óbuda, Budapest
NOVÁK TAMÁS Nemzetközi Gazdaságtan
DRAGON BALL GT dbzgtlink féle változat! Illesztett, ráégetett, sárga felirattal! Japan és Angol Navigáláshoz használd a bal oldali léptető elemeket ! Verzio.
Fekete László Született: Csillagjegye: Vízöntő
Híres magyar nők.
A közép- és emelt szintű vizsga tanári értékelése
szakmérnök hallgatók számára
A évi demográfiai adatok értékelése
A évi demográfiai adatok értékelése
Anyagok 3. feladat 168. oldal.
Az opciók értékelése Richard A. Brealey Stewart C. Myers MODERN VÁLLALATI PÉNZÜGYEK Panem, 2005 A diákat készítette: Matthew Will 21. fejezet McGraw Hill/Irwin.
Kalkuláció 13. feladat TK 69. oldal.
Logikai szita Pomothy Judit 9. B.
Logikai szita Izsó Tímea 9.B.
A szemcsehatárok tulajdonságainak tudatos módosítása Szabó Péter János BME Anyagtudomány és Technológia Tanszék Anyagvizsgálat a gyakorlatban (AGY 4) 2008.
LENDÜLETBEN AZ ORSZÁG A Magyar Köztársaság kormánya.
2007. május 22. Debrecen Digitalizálás és elektronikus hozzáférés 1 DEA: a Debreceni Egyetem elektronikus Archívuma Karácsony Gyöngyi DE Egyetemi és Nemzeti.
Matematika - 5. évfolyam © Kačmárová Fordította: Balogh Szilveszter.
Példák I. Viszonyszám számítás.
Standardizálás Példák.
7. Házi feladat megoldása
Érettségi jelentkezések és érettségi eredmények 2007 Érettségi jelentkezések - érettségi eredmények.
Érettségi jelentkezések és érettségi eredmények 2008 Tanévnyitó értekezlet Érettségi jelentkezések - érettségi eredmények augusztus 29.
Megoldások az együttműködés segítségével AGP – Mezőgazdasági Konferencia június Harkány Hogyan reagáljunk a sertéságazatot érintő mai kihívásokra?
Objektivitás keresés a fizioterápiában Csermely Miklós dr.
20).7-es szint Rákóczi 2. sz. barlang előtt
Kutatási eredmények és fehér foltok a migránsok munkaerő-piaci beilleszkedésének kutatásában Kováts András MTAKI.
A klinikai transzfúziós tevékenység Ápolás szakmai ellenőrzése
Tanulói utánkövetés 2009/2010. A 2009/2010-es tanévben iskolánkban 210 tanuló végzett. 77 fő a szakközépiskola valamelyik tagozatán 133 fő szakmát szerzett.
QualcoDuna interkalibráció Talaj- és levegövizsgálati körmérések évi értékelése (2007.) Dr. Biliczkiné Gaál Piroska VITUKI Kht. Minőségbiztosítási és Ellenőrzési.
TÁRSADALOMSTATISZTIKA Sztochasztikus kapcsolatok II.
1. Melyik jármű haladhat tovább elsőként az ábrán látható forgalmi helyzetben? a) A "V" jelű villamos. b) Az "M" jelű munkagép. c) Az "R" jelű rendőrségi.
Érettségi eredmények május-június. Az utóbbi évek érettségi eredményei TanévÉrettségi átlag (RFG- AGK) Országos érettségi átlag Kitűnők száma (RFG-
Érettségi eredmények Vizsgázók száma: 114 fő Rendes vizsga: 82 fő Előrehozott vizsga: 32 fő (30+2) Összes értékelt tantárgyi vizsga: 495 Összes.
GAZDASÁGI ADOTTSÁGOK ÉS FEJLŐDÉSI IRÁNYOK A délkelet-európai országok Novák Tamás MTA – VKI május 16.
Kvantitatív módszerek
Kezelések által okozott eltérések értékelése Szórások elemzése Variancia analízis ZH március ZH tematika: óra végén.
2011/2012 tanév félévi statisztikai adatai. Hiányzások, mulasztások a tanév során (az első 20) Osztály Egy főre eső igazolt órák száma Egy főre eső.
> aspnet_regiis -i 8 9 TIPP: Az „Alap” telepítés gyors, nem kérdez, de később korlátozhat.
Kiugró adatok szűrése Dixon Próba db. Valószínűségi szint (p%) n 10%
A KÖVETKEZŐKBEN SZÁMOZOTT KÉRDÉSEKET VAGY KÉPEKET LÁT SZÁMOZOTT KÉPLETEKKEL. ÍRJA A SZÁMOZOTT KÉRDÉSRE ADOTT VÁLASZT, VAGY A SZÁMOZOTT KÉPLET NEVÉT A VÁLASZÍV.
1 Az igazság ideát van? Montskó Éva, mtv. 2 Célcsoport Az alábbi célcsoportokra vonatkozóan mutatjuk be az adatokat: 4-12 évesek,1.
100-as szög méreteinek gyakorisága (n = 100) db mm Gyakoriság grafikon (adott méretű esetek db.)
Előadás másolata:

Statisztika (Szakmérnök kurzus) Kísérletek tervezése és értékelése (PhD kurzus)

6,24 Egy tábla 8 mintavételi parcellájából származó talajminta pH-ja kód pH k001 5,2   k002 5,5 k003 7,2 k004 7,3 k005 5,0 átlag: 6,24 k006 5,4 k007 7,0 k008

6,24 ? Egy tábla 8 mintavételi parcellájából származó talajminta pH-ja kód pH k001 5,2   k002 5,5 k003 7,2 k004 7,3 k005 5,0 átlag: 6,24 k006 5,4 várható érték:  ? k007 7,0 k008

6,24 ? Egy tábla 8 mintavételi parcellájából származó talajminta pH-ja kód pH jellemzők: k001 5,2 max:   k002 5,5 min: k003 7,2 medián: k004 7,3 módusz: k005 5,0 átlag: 6,24 k006 5,4 várható érték:  ? k007 7,0 k008

Egy tábla 8 mintavételi parcellájából származó talajminta pH-ja A>Z ikon kód pH sorbarendezés jellemzők: k001 5,2 5,0 max:  7,3 k002 5,5 min:  5,0 k003 7,2 5,4 medián:  (5,5+7)/2 k004 7,3 módusz:   k005 7,0 átlag: 6,24 k006 várható érték:  ? k007 k008

Egy tábla 8 mintavételi parcellájából származó talajminta pH-ja A>Z ikon kód pH sorbarendezés jellemzők: k001 5,2 5,0 max:  7,3 k002 5,5 min:  5,0 k003 7,2 5,4 medián:  6,25 k004 7,3 módusz:   k005 7,0 átlag: 6,24 k006 várható érték:  ? k007 k008

Egy tábla 8 mintavételi parcellájából származó talajminta pH-ja A>Z ikon kód pH sorbarendezés jellemzők: k001 5,2 5,0 max:  7,3 k002 5,5 min:  5,0 k003 7,2 5,4 medián:  6,25 k004 7,3 módusz: k005 7,0 átlag: 6,24 k006 várható érték:  ? k007 k008

3 1 4 Egy tábla 8 mintavételi parcellájából származó talajminta pH-ja A>Z ikon Gyakoriság kód pH sorbarendezés osztályok k001 5,2 5,0 4,5-4,9 k002 5,5 5-5,4 3 k003 7,2 5,4 5,5-5,9 1 k004 7,3 6-6,4 k005 7,0 6,5-6,9 k006 7-7,4 4 k007 7,5-7,9 k008

3 1 4 Egy tábla 8 mintavételi parcellájából származó talajminta pH-ja A>Z ikon Gyakoriság kód pH sorbarendezés osztályok k001 5,2 5,0 4,5-4,9 k002 5,5 5-5,4 3 k003 7,2 5,4 5,5-5,9 1 k004 7,3 6-6,4 k005 7,0 6,5-6,9 k006 7-7,4 4 k007 7,5-7,9 k008

Egy tábla 8 mintavételi parcellájából származó talajminta pH-ja A>Z ikon kód pH sorbarendezés jellemzők: k001 5,2 5,0 max:  7,3 k002 5,5 min:  5,0 k003 7,2 5,4 medián:  6,25 k004 7,3 módusz: k005 7,0 átlag: 6,24 k006 várható érték:  ? k007 k008

Egy tábla 8 mintavételi parcellájából származó talajminta pH-ja A>Z ikon kód pH sorbarendezés jellemzők: k001 5,2 5,0 max:  7,3 k002 5,5 min:  5,0 k003 7,2 5,4 medián:  6,25 k004 7,3 módusz: k005 7,0 átlag: 6,24 k006 várható érték:  nincs k007 k008

Egy tábla 8 mintavételi parcellájából származó talajminta pH-ja Térkép kód pH k001 k002 k003 k004 5,2 5,5 k005 k006 k007 k008 7,2 7,3 5,0 5,4 7,0

Egy tábla 8 mintavételi parcellájából származó talajminta pH-ja Térkép kód pH k001 k002 k003 k004 5,2 5,2  5,5  7,2  7,3  5,5 k005 k006 k007 k008 7,2 5,0  5,4  7,0  7,3 5,0 5,4 7,0

Egy tábla 8 mintavételi parcellájából származó talajminta pH-ja Térkép kód pH k001 k002 k003 k004 5,2 5,2  5,5  7,2  7,3  5,5 k005 k006 k007 k008 7,2 5,0  5,4  7,0  7,3 Két résztábla 5,0 5,4 7,0

Egy tábla 8 mintavételi parcellájából származó talajminta pH-ja kód pH k001 k002 k003 k004 5,2 5,2  5,5  7,2  7,3  5,5 k005 k006 k007 k008 7,2 5,0  5,4  7,0  7,3 Két résztábla 5,0 CaCO3 % 5,4 7,0 3,0 3,5 3,2 3,4

Egy tábla 8 mintavételi parcellájából származó talajminta pH-ja kód pH k001 k002 k003 k004 5,2 5,2  5,5  7,2  7,3  5,5 k005 k006 k007 k008 7,2 5,0  5,4  7,0  7,3 Két résztábla 5,0 CaCO3 % 5,4 7,0 3,0 3,5 3,2 3,4

Egy tábla 8 mintavételi parcellájából származó talajminta pH-ja Térkép kód pH k001 k002 k003 k004 5,2 5,2  5,5  7,2  7,3  5,5 k005 k006 k007 k008 7,2 5,0  5,4  7,0  7,3 Két résztábla 5,0 jellemzők: 5,4 max: 7,0 min: medián: 5,30 7,25 módusz:   átlag: 5,28 7,20 várható érték:

Egy tábla 8 mintavételi parcellájából származó talajminta pH-ja Térkép kód pH k001 k002 k003 k004 5,2 5,2  5,5  7,2  7,3  5,5 k005 k006 k007 k008 7,2 5,0  5,4  7,0  7,3 Két résztábla 5,0 jellemzők: 5,4 max: 7,0 min: medián: 5,30 7,25 módusz:   átlag: 5,28 7,20 várható érték:

Normális eloszlás sürűség fv.

Normális eloszlás Sűrűség fv. Eloszlás fv.

+-szórás +-2*szórás +-3*szórás 0,683   0,955 0,997 68% 32% 95,5% 4,5% 99,7% 0,3%

p = 5 % hibavalószínűség

p = 1 % hibavalószínűség

+-szórás +-2*szórás +-3*szórás 0,683   0,955 0,997 68% 32% 95,5% 4,5% 99,7% 0,3%

Konfidencia intervallum (Érvényesség) Várható érték ± szorzószám * szórás

n adatból számított átlag és szórás esetén Átlag ± t_érték * szórás Konfidencia intervallum n adatból számított átlag és szórás esetén Átlag ± t_érték * szórás n FG 10% 5% 1% 0,10% 1000 999 1,65 1,96 2,58 3,30 100 99 1,66 1,98 2,63 3,39 50 49 1,68 2,01 2,68 3,50 30 29 1,70 2,05 2,76 3,66 20 19 1,73 2,09 2,86 3,88 10 9 1,83 2,26 3,25 4,78 5 4 2,13 2,78 4,60 8,61 3 2 2,92 4,30 9,92 31,60 1 6,31 12,71 63,66 636,62

Adatmegadás gyakorlata p % 1% 5% 0,1% 10% n 8 4 2 FG 7 3 1 átlag 6,24 5,28 5,35 szórás 1,04 0,22 0,21 t_érték 3,50 2,36 12,92 5,84 3,18 2,35 63,66 12,71 6,31 konf.felsőh. 9,89 8,70 8,14 6,57 5,98 5,80 18,85 8,05 6,69 konf.alsóh. 2,59 3,77 2,41 3,98 4,57 4,75 -8,15 2,65 4,01 pH   5,2 5,5 7,2 5 7,3 5,4 5,3±0,7 p=5%

Két szórás összehasonlítása (F-próba) INVERZ.F(P,szFG,nFG) F-arány=s12/s22 pH 5,2 5,5 7,2 7,3 5 5,4 7 minta 1 2 n 8 4 FG 7 3 szórás 1,04 0,22 s2 1,088 0,049 pH 5,2 5,5 5 5,4 F-arány=s12/s22 = 1,088/0,049 = 22,1 INVERZ.F(5%,7,3) = 8,9 F.PRÓBA 2,8% INVERZ.F(1%,7,3) = 27,7 A két szórás különbsége legfeljebb 5 % hibavalószínűséggel igazolható A két szórás különbsége 2,8 % hibavalószínűséggel igazolható

Kiugró adatok szűrése r10=(x1-x2)/(x1-xn) Dixon Próba db. Valószínűségi szint (p%) n 10% 5% 1% 7.3? 4 3 2 1 7? 0,89 0,94 0,99 pH 7,0 7,2 7,3 0,68 0,77 n=4 r10 = (7,3-7,3)/(7,3-7,0) = 0   r10=(x1-x2)/(x1-xn) 5 0,56 0,64 0,78 r10 = (7,0-7,2)/(7,0-7,3) = 0,67 6 0,48 0,70 7 0,43 0,51 5,5 8 0,55 n=5 r10 = (5,5-7,0)/(5,5-7,3) = 0,83 r11=(x1-x2)/(x1-xn-1) 9 0,44 10 0,41 0,60 11 0,52 0,58 r21=(x1-x3)/(x1-xn-1) 12 0,49 13 0,47 0,62

SQ eltérésnégyzetösszeg MQ = SQ/n szórásnégyzet  korrigált MQ = SQ/FG pH xi x_átlag xi-x_átlag eltnégyzet várh.érték 5,2 6,24 -1,04 1,08 6 0,64 6,5 1,69 5,5 -0,74 0,54 0,25 1 7,2 0,96 0,93 1,44 0,49 7,3 1,06 1,13 5 -1,24 1,53 2,25 5,4 -0,84 0,70 0,36 1,21 7 0,76 0,58 Összeg 0,00 7,62 <- SQ -> 8,07 8,17 MQ=SQ/n 0,9523 1,0088 1,0213 MQkorr=SQ/(n-1) 1,0884 s = 1,04326

Az átlagtól való eltérések összege nulla Összeadás sorrendje felcserélhető

Eltérésnégyzet számítása előzetes átlagszámítás nélkül

Eltérésnégyzet számítása előzetes átlagszámítás nélkül

A várható értéktől számított eltérések négyzetösszege (SQvé) nagyobb v A várható értéktől számított eltérések négyzetösszege (SQvé) nagyobb v. egyenlő az átlagtól számított eltérések négyzetösszegénél (SQ)

A várható értéktől számított eltérések négyzetösszege (SQvé) nagyobb v A várható értéktől számított eltérések négyzetösszege (SQvé) nagyobb v. egyenlő az átlagtól számított eltérések négyzetösszegénél (SQ)

A várható értéktől számított eltérések négyzetösszege (SQvé) nagyobb v A várható értéktől számított eltérések négyzetösszege (SQvé) nagyobb v. egyenlő az átlagtól számított eltérések négyzetösszegénél (SQ)

SQ eltérésnégyzetösszeg MQ = SQ/n szórásnégyzet  korrigált MQ = SQ/FG pH xi x_átlag xi-x_átlag eltnégyzet várh.érték 5,2 6,24 -1,04 1,08 6 0,64 6,5 1,69 5,5 -0,74 0,54 0,25 1 7,2 0,96 0,93 1,44 0,49 7,3 1,06 1,13 5 -1,24 1,53 2,25 5,4 -0,84 0,70 0,36 1,21 7 0,76 0,58 Összeg 0,00 7,62 <- SQ -> 8,07 8,17 MQ=SQ/n 0,9523 1,0088 1,0213 MQkorr=SQ/(n-1) 1,0884 s = 1,04326