Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Bevezetés a méréskiértékelésbe (BMETE80ME19) 2014/5 2014.10.15.

KiadtaRéka Magyarné Megváltozta több, mint 9 éve

Hasonló előadás

Az előadások a következő témára: "Bevezetés a méréskiértékelésbe (BMETE80ME19) 2014/5 2014.10.15."— Előadás másolata:

1 Bevezetés a méréskiértékelésbe (BMETE80ME19) 2014/5 2014.10.15.

2 Múlt alkalom…. Maximum likelihood becslés közvetlen mérési adatokra, azonos szórású mérések esetén Különböző eloszlásokra…. Bizonytalansági mértékek - Szórás becslése - Konfidencia intervallum konstruálása normális eloszlás esetére

3 Cramer-Rao egyenlőtlenség Alsó határ a becsült paraméter szórására a

4 0 0 Cauchy-Schwarz

5 0

6 Ha nem súlyozunk Szórást a legrosszabb mérések határozzák meg

7 Azonos pontosságú méréseknél

8 Általában a mérések szórásainak csak relatív aránya ismert

9

10

11 Eredmény megadása szórással Konfidencia intervallum

12

13

14

15

16

Letölteni ppt "Bevezetés a méréskiértékelésbe (BMETE80ME19) 2014/5 2014.10.15."

Hasonló előadás

Microsoft Excel Függvények I.

Microsoft Excel Függvények I.
I. előadás.

I. előadás.
II. előadás.

II. előadás.
BECSLÉS A sokasági átlag becslése

BECSLÉS A sokasági átlag becslése
 A monitoring célja az, hogy megalapozza a vízstátus egységes és átfogó felülvizsgálatát minden egyes vízgyűjtőkerületben és elősegítse a felszíni víztestek.

 A monitoring célja az, hogy megalapozza a vízstátus egységes és átfogó felülvizsgálatát minden egyes vízgyűjtőkerületben és elősegítse a felszíni víztestek.
Statisztika feladatok Informatikai Tudományok Doktori Iskola.

Statisztika feladatok Informatikai Tudományok Doktori Iskola.
Általános statisztika II.

Általános statisztika II.
Mérési pontosság (hőmérő)

Mérési pontosság (hőmérő)
Becsléselméleti ismétlés

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.

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. VI. Dr. Szalka Éva, Ph.D..
Dr. Szalka Éva, Ph.D.1 Statisztika II. VII.. Dr. Szalka Éva, Ph.D.2 Regresszióanalízis.

Dr. Szalka Éva, Ph.D.1 Statisztika II. VII.. Dr. Szalka Éva, Ph.D.2 Regresszióanalízis.
Statisztika II. II. Dr. Szalka Éva, Ph.D..

Statisztika II. II. Dr. Szalka Éva, Ph.D..
Előadó: Prof. Dr. Besenyei Lajos

Előadó: Prof. Dr. Besenyei Lajos
III. előadás.

III. előadás.
Kvantitatív módszerek 7. Becslés Dr. Kövesi János.

Kvantitatív módszerek 7. Becslés Dr. Kövesi János.
ÖSSZEFOGLALÓ ELŐADÁS Dr Füst György.

ÖSSZEFOGLALÓ ELŐADÁS Dr Füst György.
Statisztika II. VIII. Dr. Szalka Éva, Ph.D..

Statisztika II. VIII. Dr. Szalka Éva, Ph.D..
Dr. Szalka Éva, Ph.D.1 Statisztika II. VI.. Dr. Szalka Éva, Ph.D.2 Regresszióanalízis.

Dr. Szalka Éva, Ph.D.1 Statisztika II. VI.. Dr. Szalka Éva, Ph.D.2 Regresszióanalízis.
Statisztika II. III. Dr. Szalka Éva, Ph.D..

Statisztika II. III. Dr. Szalka Éva, Ph.D..

Hasonló előadás

Google Hirdetések