A statisztika alkalmazása különféle tudományterületeken I. Közgazdaságtan és gazdálkodástudomány Kovács Péter.

Szűcs Imre CRM elemző GE Consumer Finance Budapest Bank Rt.
MARKETINGKUTATÁS PIACKUTATÁS.
Összetett kísérleti tervek és kiértékelésük: Háromszempontos variancia analízis modellek.
KLASSZIKUS SZOCIOLÓGIA ELMÉLETEK BBTE Szociológia és Szociális Munkásképző Kar Szociológia Tanszék Szociológia szak Péter László.
Csoport tagok: Pap Imola Püsök Bernadett Szabó Ibolya-Melánia Vincze Adina-Mária Hajas Zsolt-Árpád nov. 17.
2012. április 26. Dülk Ivor - (I. évf. PhD hallgató)
Bayes hálók október 20. Farkas Richárd
Lineáris és nemlineáris regressziók, logisztikus regresszió
Főkomponensanalízis Többváltozós elemzések esetében gyakran jelent problémát a vizsgált változók korreláltsága. A főkomponenselemzés segítségével a változók.
Mérési pontosság (hőmérő)
Összefüggés vizsgálatok x átlag y átlag Y’ = a + bx.
Ozsváth Károly NYME ACSJK Testnevelési Tanszék. Faktor = „jellemző”, „háttérváltozó” A faktoranalízis (FA) alapjában a változók csoportosítására, redukciójára.
Ozsváth Károly NYME ACSJK Testnevelési Tanszék. A diszkriminanciaanalízis (DSC, DISCRIMINANT) /{ DA, MDA }/ csoportok közti különbségek (különbözőségek),
Matematikai modellek a termelés tervezésében és irányításában
Régióközi tudáshálózatok minőségének hatása a kutatási teljesítményre Sebestyén Tamás és Varga Attila.
Regresszióanalízis 10. gyakorlat.
Dr. Gombos Tímea SE, III.sz. Belgyógyászati Klinika
Miért kell többváltozós modellekhez folyamodnunk (a túlélési analízis során)?
III. Sz. Belgyógyászati Klinika
SPSS bevezetés.
SPSS többváltozós (lineáris) regresszió (4. fejezet)
SPSS többváltozós regresszió
Valószínűségszámítás
1 TARTALOM: 0. Kombinatorika elemei (segédeszközök) 1. Eseményalgebra 2. A valószínűség: a) axiómák és következményeik b) klasszikus (=kombinatorikus)
Kvantitatív módszerek
Kvantitatív módszerek
Adatmodellek A modellezés statisztikai alapjai. Statisztikai modell??? cél: feltárni, hogy bizonyos jelenségek között létezik-e az általunk feltételezett.
Egytényezős variancia-analízis
Matematikai statisztika Készítették: Miskoltzy Judit Sántha Szabina Szabó Brigitta Tóth Szabolcs Török Tamás Marketing Msc I. évf., I. félév, levelező.
Préda-ragadozó interakciók modellezésének lehetőségei R-ben.
Préda-ragadozó interakciók modellezésének lehetőségei R-ben.
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék Bin-summarise-smooth: ‚bigvis’ „Big Data” elemzési módszerek.
EUTROFIZÁCIÓ MODELLEZÉSE: DINAMIKUS MODELLEK
Matematikai eszközök a környezeti modellezésben
Módszertan Dr. Skrabski Árpád
Többváltozós adatelemzés
Többváltozós adatelemzés
Következtető statisztika 9.
Többtényezős ANOVA.
Paleobiológiai módszerek és modellek 7. Hét TÖBBVÁLTOZÓS ADATELEMZÉS
Korreferátum Herczeg Bálint: Az iskolák közötti különbségek mértékének mélyebb vizsgálata Horn Dániel Tudományos munkatárs Hétfa műhely, Budapest, 2014.
1 Szélességi Bejárás Györgyi Tamás – GYTNAAI.ELTE 2007 Március 22 Algoritmusok És Adatszerkezetek 2 Gráfalgoritmus S b a d e f h g c.
Adatelemzés számítógéppel
Meteorológia A meteorológia. A meteorológiai jelenségek megfigyelhető időjárási események, amiket a meteorológia tudománya magyaráz meg. Ezek az események.
Vargha András KRE és ELTE, Pszichológiai Intézet
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék Megerősítő elemzés „Big Data” elemzési módszerek Salánki.
Szimuláció.
Információ és tudás: A Big Data szerepe a közgazdaságtanban Vincze János BCE és MTA KRTK KTI MAFIHE Téli Iskola.
Hatásértékelés szerepe Nemzeti Fejlesztési Ügynökség Értékelési Divízió Nemzetközi értékelési konferencia, Budapest, május 6-7.
Bevezetés a méréskiértékelésbe (BMETE80ME19) 2014/
Bevezetés a méréskiértékelésbe (BMETE80ME19)
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék R „Big Data” elemzési módszerek Kocsis Imre
Kutatási beszámoló 2002/2003 I. félév Iváncsy Renáta.
Spike Sorting Solutions Csercsa Richárd Magony Andor.
Algoritmusok és adatszerkezetek
Bevezetés a méréskiértékelésbe (BMETE80ME19) 2014/
Szimuláció. Mi a szimuláció? A szimuláció a legáltalánosabb értelemben a megismerés egyik fajtája A megismerés a tudás megszerzése vagy annak folyamata.
Kvantitatív módszerek
Lineáris regressziós modellek
Adatelemzés a szociális médiában
„Big Data” elemzési módszerek
Adatvezérelt álmok Bőgel György CEU Business School
Bevezetés a kvantitatív kutatásba
Trendelemzés előadó: Ketskeméty László
Az Európai Unió tagországainak, a csatlakozásra váró országoknak
Üzleti intelligencia megoldások, avagy vezetői döntéstámogatás (XXI.)
Szűcs Imre - Dr. Pitlik László (OTKA T049013)
Dr. Varga Beatrix egyetemi docens