Lineáris regressziós MODELLEK

Microsoft Excel Függvények I.
BECSLÉS A sokasági átlag becslése
Egy faktor szerinti ANOVA
Kvantitatív módszerek
MI 2003/9 - 1 Alakfelismerés alapproblémája: adott objektumok egy halmaza, továbbá osztályok (kategóriák) egy halmaza. Feladatunk: az objektumokat - valamilyen.
Módszerek sebességi állandók becslésére Kovács Benedek, Budapesti Műszaki és Gazdaségtudományi Egyetem.
GNSS elmélete és felhasználása Fázismérések lineáris kombinációi. A ciklustöbbértelműség feloldása.
Regresszió számítás Mérnöki létesítmények ellenőrzése, terveknek megfelelése Geodéziai mérések – pontok helyzete, pontszerű információ Lineáris regresszió.
2012. április 26. Dülk Ivor - (I. évf. PhD hallgató)
Statisztika feladatok Informatikai Tudományok Doktori Iskola.
3(+1) osztályozó a Bayes világból
Gépi tanulási módszerek febr. 20.
Mérés és adatgyűjtés laboratóriumi gyakorlat
Általános statisztika II.
Mérési pontosság (hőmérő)
Becsléselméleti ismétlés
Bizonytalanság A teljesen megbízható következtetést lehetővé tevő tudás hiánya Egy esemény bizonytalansága  objektív  szubjektív Módszerek  numerikus.
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..
Dr. Szalka Éva, Ph.D.1 Statisztika II. VII.. Dr. Szalka Éva, Ph.D.2 Regresszióanalízis.
Statisztika II. II. Dr. Szalka Éva, Ph.D..
Előadó: Prof. Dr. Besenyei Lajos
III. előadás.
KÖZMŰ INFORMATIKA NUMERIKUS MÓDSZEREK I.
Kvantitatív módszerek 7. Becslés Dr. Kövesi János.
Statisztika II. VIII. Dr. Szalka Éva, Ph.D..
Dr. Szalka Éva, Ph.D.1 Statisztika II. VI.. Dr. Szalka Éva, Ph.D.2 Regresszióanalízis.
Statisztika II. III. Dr. Szalka Éva, Ph.D..
Készítette: Kosztyán Zsolt Tibor
Az Alakfelismerés és gépi tanulás ELEMEI
A közcélú munka hatása a települési tartós munkanélküliségre
Regresszióanalízis Lineáris regresszió REGRESSZIÓ.
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
Bevezetés az alakmodellezésbe I. Budapesti Műszaki Főiskola Neumann János Informatikai Főiskolai Kar A Műszaki Tervezés Rendszerei 2000/2001 tanév, I.
Kvantitatív Módszerek
Idősor elemzés Idősor : időben ekvidisztáns elemekből álló sorozat
Mintavételi hiba, hibaszámítás
Optimalizáció modell kalibrációja Adott az M modell, és p a paraméter vektora. Hogyan állítsuk be p -t hogy a modell kimenete az x bemenő adatokon a legjobban.
Mintavételi hiba, hibaszámítás
Gazdaságstatisztika 14. előadás.
Hipotézis vizsgálat (2)
Következtető statisztika 9.
Alapsokaság (populáció)
Lineáris regresszió.
Adatleírás.
Diszkrét elem módszerek BME TTK, By Krisztián Rónaszegi.
Korreferátum Herczeg Bálint: Az iskolák közötti különbségek mértékének mélyebb vizsgálata Horn Dániel Tudományos munkatárs Hétfa műhely, Budapest, 2014.
Dr. Takács Attila – BME Geotechnikai Tanszék
Bevezetés a méréskiértékelésbe (BMETE80ME19) Intervallumbecslések 2014/
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/
Mintavételi hiba, hibaszámítás
100-as szög méreteinek gyakorisága (n = 100) db mm Gyakoriság grafikon (adott méretű esetek db.)
Lineáris regressziós modellek
I. Előadás bgk. uni-obuda
World map.
A matematikai statisztika alapfogalmai
Gépi tanulási módszerek febr. 18.
Emlékeztető Az előző órán az adatok eloszlását Gauss-eloszlással közelítettük Célfüggvénynek a Maximum Likelihood kritériumot használtuk A paramétereket.
A talajvízkészlet időbeni alakulásának modellezése
Valószínűségi törvények
Gazdaságinformatikus MSc
Többdimenziós normális eloszlás