Mennyi az a „több”? Avagy megalapozottak-e a benyomásaink? Ludányhalászi–Sóderbánya Eltérő mintanagyság, hasonló arányok. Van-e valós eltérés?

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
Kik azok a liberálisok és találnak-e pártot maguknak? A Republikon Intézet konferenciája, február 28. Előadó: Závecz Tibor.
Advertisements

2005. október 7..
Rész számítás összetett
arányosság.
Táblázatkezelő - EXCEL Office WordPowerpointExcel.
Aktív cellaoszlopmutató sormutató munkalap munkafüzet szerkesztőléc.
Statisztika I. VI. Dr. Szalka Éva, Ph.D..
Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék
„Ön szerint mennyire felkészült az orvosi társadalom az orvos-beteg jogi kérdések, esetek, helyzetek kezelésére?” támogatott egy válasz.
Kompetencia- mérés Somogyi József Általános Iskola
ÚT A TARTÓZKODÁSI HELYÜNK VÁLTOZIK. A HOL VAGYUNK KÉRDÉST, KIEGÉSZÍTHETJÜK AZZAL A KÉRDÉSSEL, HOGY HONNAN HOVÁ JUTUNK? AMI A HONNAN ÉS A HOVA KÖZÖTT VAN.
Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék
Dr. Balogh Péter egyetemi adjunktus Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék STATISZTIKA I. 11. Előadás.
3. hét Vegyes kapcsolat.
Lineáris korreláció és lineáris regresszió. A probléma felvetése y = 1,138x + 80,778r = 0,8962.
Százalékszámítás.
(e)(i)HEM&XXL Hírgenerálás, kistérségi mintapéldán keresztül bemutatva.
Vállalati információs rendszerek értékelése numerikus hasonlóság-elemzéssel TDK-dolgozat Készítette: Pető István GTK V. évfolyam november.
Kimutatáskészítés Segédanyag a Felszámolási és vagyonfelügyeleti szakközgazdász valamint Felszámolási és vagyonfelügyeleti specialista szakirányú továbbképzés.
SPSS leíró statisztika és kereszttábla elemzés (1-2. fejezet)
Virtuális jelenlét a Facebook-on avagy adalékok az egészségügy számára Egészségtelen emberek egészséges profilja a Facebook-on.
„A kultúra azért különlegesen szép terméke az emberi viselkedésnek, mert egyedi és megismételhetetlen. Minden igaz közösség egyszeri jelenség. A kultúra.
MTA Regionális Kutatások Központja A környezet- és természetvédelem regionális kihívásai Magyarországon Fodor István MTA Regionális Kutatások Központja.
Kiválasztás: érvényesség, megbízhatóság az interjú és az Assesment Center módszere esetén Barta Bea
Nominális adat Módusz vagy sűrűsödési középpont Jele: Mo
Dr. Balogh Péter Gazdaságelemzési és Statisztika Tanszék DE-AMTC-GVK
Fazakas Gergely Részvények árazása
Lineáris egyenletrendszer megoldása MS Excel Solver segítségével
Szike helyett machate-t? avagy lesz-e kiút a „protokoll- dzsungelből”?
Felhasználók és jogosultságok
1 Hernyák Zoltán Web: Magasszintű Programozási Nyelvek I. Eszterházy.
TR90 KORLÁTOZOTT IDEJŰ AJÁNLAT ALLOKÁCIÓ Ön: 0 Mark MEGVÁSÁROLT 10 csomag áll rendelkezésre allokáció céljából Csoportkör: search Név Kitűzői cím Allokált.
Hipotézis-ellenőrzés (Folytatás)
Program kamat Készítette: Rummel Szabolcs Elérhetőség:
New View Beszámoló a tanulókkal történt interjúról.
Mennyire elégedett azzal, ahogy az országban mennek a dolgok?
„Reflektorfényben Te állsz”
Statisztikai alapfogalmak
A Magyar ötvösség remekei bélyegsorozat fogazatváltozatai (MBK )
A BÁRÁNY ÉS HADSEREGE A SION HEGYÉN Jel 14:1-5 Előadó: Drs Gallusz László.
Kommunikáció siketekkel a könyvtárban
Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet Regresszió-számítás március 30. Dr. Varga Beatrix egyetemi.
Párátlanítók Hőmérséklet (ºC) Párátlanításikapacitás (l /24h) Hőmérséklet (ºC) Környezet Hőmérséklet: 27ºC Páratartalom: RH 60% Környezet Hőmérséklet:
– SELECT - 1. – Tarcsi Ádám január Adatbázis gyakorlat.
Többdimenziós valószínűségi eloszlások
Programozási alapismeretek 8. előadás. ELTE Szlávi-Zsakó: Programozási alapismeretek 8.2/  További programozási.
Összetett intenzitási viszonyszámok összehasonlítása
Szállításszervezés.
Kompetenciamérés Kompetenciamérés Matematika 6. évfolyam.
A tízes számrendszer 4. óra.
100-as szög méreteinek gyakorisága (n = 100) db mm Gyakoriság grafikon (adott méretű esetek db.)
Dr. Tokár-Szadai Ágnes Adjunktus Miskolci Egyetem, Gazdálkodástani Intézet VI. Országos Tanácsadási Konferencia, BKIK Budapest, március 21. (ISBN.
Paksi Borbála –- Demetrovics Zsolt –- Kaló Zsuzsa –- Felvinczi Katalin
Az élelmiszer útja - avagy hogyan kerülnek ételeink az asztalunkra
óra Algebra
A munkaidő beosztása a 2003/88/EK irányelv tükrében
Kifejezések C#-ban.
Kiváltott agyi jelek informatikai feldolgozása 2016
Oszlopdiagram dr. Jeney László egyetemi adjunktus
Szóródási mérőszámok, alakmutatók, helyzetmutatók
"INFORMÁCIÓVÉDELEM MENEDZSELÉSE" IX. SZAKMAI FÓRUM
Nulla és két méter között…
III. előadás.
Feladatok egyenes és fordított arányok
ABC és XYZ elemzések.
5. előadás.
Területi eloszlások összevetése: Hoover index
Gazdaságinformatika MSc labor
Vojtina ars poetica Arany János.
Vektorok © Vidra Gábor,
Dr. Varga Beatrix egyetemi docens
Előadás másolata:

Mennyi az a „több”? Avagy megalapozottak-e a benyomásaink? Ludányhalászi–Sóderbánya Eltérő mintanagyság, hasonló arányok. Van-e valós eltérés?

PreszkítaSzkíta db%db% Ló144,9548,3 Sertés8128,117426,6 Juh/kecske9834,017226,3 Szarvasmarha9533,025338,7 Oszlop (korszak) összes Százalékos értékek A százalékszámítás nincs tekintettel a mintanagyságra 288<653, de 100=100

Megfigyelt értékek két szempontból: mi a különbség az állatfajok között? Preszkíta, db Szkíta, db Sor (faj) összes, db Ló Sertés Juh/kecske Szarvasmarha Oszlop (korszak) összes, db

Elméleti értékek homogén arányok (azonos %) mintanagyság szerint (ez a „feszített víztükör”, amelyhez majd viszonyítunk) Preszkíta, db Szkíta, db Sor (faj) összes, db Minden oszlop (%) Ló 20,847,268(7,2) Sertés 78,0177,0255(27,1) Juh/kecske 82,6187,4270(28,7) Szarvasmarha348(37,0) Oszlop (korszak) összes, db (100,0) Számítás: pl. szkíta ló= 653 x 68 / 941=47,2 106,5 241,5 106,5 241,5

Cellánként milyen előjellel és mennyire térnek el a megfigyelt értékek a homogén elméletiektől? Preszk í ta, db Szk í ta, db MegfigyeltElméletiMegfigyeltElméleti Ló1420, ,2 Sertés8178, ,0 Juh/kecske9882, ,4 Szarvasmarha 95106, ,5 Oszlop (korszak) összes, db Ami több, az „ott” kevesebb az elméletileg vártnál. Ami „itt” több, az „ott” kevesebb az elméletileg vártnál. Az eltéréseket kifejező Chi 2 =9.283, P = 0,0257<0,05, df=3

Vihar a biliben? A Chi 2 értékben összeadott eltérések valószínűségét meghatározza a vizsgálat nagysága. A „feszített víztükör” analógia szerint: „hányszor hányas a medence?”, azaz az mennyi az oszlopok és a sorok száma? Esetünkben ez A Chi 2 értékben összeadott eltérések valószínűségét meghatározza a vizsgálat nagysága. A „feszített víztükör” analógia szerint: „hányszor hányas a medence?”, azaz az mennyi az oszlopok és a sorok száma? Esetünkben ez 4 faj és 2 korszak, ami szabadságfokban (df) kifejezve: 4 faj és 2 korszak, ami szabadságfokban (df) kifejezve: df=(4-1)x(2-1)=3 A -1 oka, hogy az egyes sorokat és oszlopokat önmagukkal (ló/ló stb.) nem vetjük egybe! A szabadságfok ennyivel kisebb A -1 oka, hogy az egyes sorokat és oszlopokat önmagukkal (ló/ló stb.) nem vetjük egybe! A szabadságfok ennyivel kisebb a cellák számánál.

Három szarvasfaj aránya az olaszországi Grotta Scaloria anyagában Dámvad kg Őz kg Gímszarvas kg Hipotézis: nagytestű vadaknak nem kedvez a mezőgazdaság terjedése

„Hiába menekülsz, hiába futsz…” Chi 2 = 51,5 Szabadságfok = 3 P = 0,000 Az őzcsontok eluralkodása tehát nem véletlen, utalhat Az erdőirtásokra.

A fő kérdés: A jelenség elég markáns-e ahhoz, hogy adataink alapján a véletlent kizárhassuk? Illetve: Elegendő adatunk van-e ahhoz, hogy a jelenség nem véletlen voltát bizonyítsuk?