I. előadás.

II. előadás.
BECSLÉS A sokasági átlag becslése
Egy faktor szerinti ANOVA
MI 2003/9 - 1 Alakfelismerés alapproblémája: adott objektumok egy halmaza, továbbá osztályok (kategóriák) egy halmaza. Feladatunk: az objektumokat - valamilyen.
Statisztika feladatok Informatikai Tudományok Doktori Iskola.
Mérés és adatgyűjtés Virtuális méréstechnika Mingesz Róbert 9. Óra Idő és sokaságátlag November 7., 9.
Általános statisztika II.
Mérési pontosság (hőmérő)
Becsléselméleti ismétlés
Dr. Szalka Éva, Ph.D.1 Statisztika II. VII.. Dr. Szalka Éva, Ph.D.2 Mintavétel Mintavétel célja: következtetést levonni a –sokaságra vonatkozóan Mintavétel.
Statisztika II. VI. Dr. Szalka Éva, Ph.D..
Statisztika II. II. Dr. Szalka Éva, Ph.D..
Előadó: Prof. Dr. Besenyei Lajos
III. előadás.
PTE PMMK Matematika Tanszék dr. Klincsik Mihály Valószínűségszámítás és statisztika előadások Gépész-Villamosmérnök szak BSc MANB030, MALB030 Bevezető.
Regresszióanalízis 10. gyakorlat.
Kvantitatív módszerek 7. Becslés Dr. Kövesi János.
Nem-paraméteres eljárások, több csoport összehasonlítása
Dr. Szalka Éva, Ph.D.1 Statisztika II. VI.. Dr. Szalka Éva, Ph.D.2 Regresszióanalízis.
Statisztika II. III. Dr. Szalka Éva, Ph.D..
1 TARTALOM: 0. Kombinatorika elemei (segédeszközök) 1. Eseményalgebra 2. A valószínűség: a) axiómák és következményeik b) klasszikus (=kombinatorikus)
Készítette: Kosztyán Zsolt Tibor
Az Alakfelismerés és gépi tanulás ELEMEI
Véletlenszám generátorok
108 A kísérletek célja egy speciális anyag optimális előállítási körülményeinek meghatározása volt. A célfüggvény a kihozatal %. melynek maximális értékét.
A statisztikai próba 1. A munka-hipotézisek (Ha) nem igazolhatók közvetlen úton Ellenhipotézis, null hipotézis felállítása (H0): μ1= μ2, vagy μ1- μ2=0.
STATISZTIKA II. 2. Előadás
STATISZTIKA II. 3. Előadás Dr. Balogh Péter egyetemi adjunktus Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék.
Kvantitatív Módszerek
Idősor elemzés Idősor : időben ekvidisztáns elemekből álló sorozat
excel, (visual basic) makrók gyorstalpaló
Gazdaságstatisztika 14. előadás.
Gazdaságstatisztika 13. előadás.
Gazdaságstatisztika 15. előadás.
Többváltozós adatelemzés
Következtető statisztika 9.
Alapsokaság (populáció)
Várhatóértékre vonatkozó próbák
Lineáris regresszió.
Folytonos eloszlások.
t A kétoldalú statisztikai próba alapfogalmai
© Farkas György : Méréstechnika
I. előadás.
Bevezetés a méréskiértékelésbe (BMETE80ME19) 2014/
Bevezetés a méréskiértékelésbe (BMETE80ME19) 2014/
Bevezetés a méréskiértékelésbe (BMETE80ME19) 2014/
Bevezetés a méréskiértékelésbe (BMETE80ME19) 2014/
Bevezetés a méréskiértékelésbe (BMETE80ME19)
MI 2003/8 - 1 Alakfelismerés alapproblémája: adott objektumok egy halmaza, továbbá osztályok (kategóriák) egy halmaza. Feladatunk: az objektumokat - valamilyen.
Bevezetés a méréskiértékelésbe (BMETE80ME19) 2014/
Bevezetés a méréskiértékelésbe (BMETE80ME19) 2014/
Rekord statisztikák Készítette: Komjáti Bálint IV. évf. fizikus hallgató (ELTE-2006) Györgyi Géza: Extrém érték statisztikák előadásán tartott szemináriumára.
Bevezetés, tippek Ea-gyak kapcsolata Statisztika II -más tárgyak kapcsolata Hogyan tanulj? Interaktív órák, kérdezz, ha valami nem világos! tananyag =előadások.
Kvantitatív módszerek Becsléselmélet október 15.
100-as szög méreteinek gyakorisága (n = 100) db mm Gyakoriság grafikon (adott méretű esetek db.)
Gazdaságstatisztika Becsléselmélet október 30. és november 5.
Kvantitatív módszerek
Kockázat és megbízhatóság
II. előadás.
I. Előadás bgk. uni-obuda
Szabályozott és képes termékek/szolgáltatások, folyamatok, rendszerek
Kockázat és megbízhatóság
A matematikai statisztika alapfogalmai
Emlékeztető Az előző órán az adatok eloszlását Gauss-eloszlással közelítettük Célfüggvénynek a Maximum Likelihood kritériumot használtuk A paramétereket.
Valószínűségi változók együttes eloszlása
Gazdaságinformatikus MSc
Többdimenziós normális eloszlás
2. Regresszióanalízis Korreláció analízis: milyen irányú, milyen erős összefüggés van két változó között. Regresszióanalízis: kvantitatív kapcsolat meghatározása.
A normális eloszlásból származó eloszlások