Európa visszavonulóban van, az elmúlt több mint 20 évben válságról válságra haladt az unió - erről beszélt a miniszterelnök a Polgári Magyarországért Alapítvány konferenciáján. Orbán Viktor azt mondta: probléma, hogy minden válságot másként kezeltek Nyugat- és Közép-Európában. Öt újabb magyar állampolgárnál mutatták ki az új koronavírus-fertőzést, ezzel 4210 főre nőtt a hazánkban beazonosított fertőzöttek száma. Az elhunytak száma, immár negyedik napja változatlanul 589 fő, 2885-en pedig már meggyógyultak. Indokolatlanok a felhatalmazási törvényt ért kritikák, mert a magyar kormány az elsők között adta vissza a különleges felhatalmazást a parlamentnek - mondta az Országgyűlés elnöke az Info Rádióban. Kövér László közölte: az ellenzék nyilvánvaló álhíreket próbált meg politikai kampányeszközzé emelni a felhatalmazási törvénnyel kapcsolatban. Ma is gyűjtötték a nemzeti konzultációs íveket a Gyurcsány-pártiak Veresegyházon. Az önkéntesek standjánál több tucat ív volt, de most már csak néhány válaszborítékkal együtt.
Jó lenne megnézni, hogy statisztikus körökben manapság is használatos-e a döntéselmélet a hipotézisvizsgálat megjelölésére. Ha nem, akkor javaslom, hogy hagyjuk meg a wiki-n ezt a nevet az itt említett értelemben vett diszciplinának, ha meg igen, akkor tudomásul kell vennem, hogy ez a kifejezés két külön dolgot is jelent. Én a kövektezőt tudtam tenni ebben az ügyben. Az alábbi könyvekben nem találtam a döntéselmélet kifejezést. Fazekas I. (szerk. )(2000): Bevezetés a matematikai statisztikába. Kossuth Egyetemi Kiadó, Debrecen. Lukács Ernőné - Tarján Rezsőné (szerk. )(1968): Matematikai kisenciklopédia. Gondolat Kiadó, Budapest. Lukács O. (1987): Matematikai statisztika. Műszaki Kiadó, Budapest. Michaletzky Gy. - Mogyoródi J. )(1995): Matematikai statisztika. Nemzeti Tankönykiadó, Budapest. Michelberger P. - Szeidl L. - Várlaki P. (2001): Alkalmazott folyamatstatisztika és idősor-analízis. Typotex Kiadó, Budapest. Petres T. - Tóth L. (2001): Statisztika. JATEPress, Szeged. Vargha A. (2000): Matematikai statisztika pszichológiai, nyelvészeti és biológiai alkalmazásokkal.
Példánkban ez a közepes osztályzat, mert ebből van a legtöbb, 12 darab. A mediánt úgy kapjuk meg, hogy az adatainkat növekvő sorrendbe állítjuk, és az adathalmaz középső elemét keressük. Páratlan számú adathalmaz esetén ebből egy van, páros esetén kettő, ezért páros adat esetén a két középső elem számtani közepe a medián. A példánkban 25 darab, azaz páratlan számú adat van, így a medián is a közepes osztályzat. A medián és a módusz nem feltétlen egyenlő. A közepes átlagot sokféle módon megkaphatjuk. Lehet az osztályban sok gyenge és sok nagyon jó tanuló, vagy lehet, hogy szinte mindenki közepes. Mindkét esetben kaphatunk hármas átlagot. Ezért fontos statisztikai mutató a szórás és az eltérés. Ha az egyes adatokból a középértéket kivonjuk, az adat középértéktől való eltérését kapjuk. A példánkban a jó és a jeles osztályzatok esetében pozitív érték, míg a kettes és az egyes osztályzatok esetében negatív érték lesz az adatok átlagtól való eltérése. A szórást a későbbi tanulmányaid során fogod megtanulni.
Hatványkitevős regresszió • y=0*x1 • Megoldásához linearizálni kell a regressziós függvényt. • lgy=lg0+1*lgx • Vezessünk be új ismeretleneket: • lgy=Y; lgx=X; lg0=B • Így a függvényünk már lineáris: • Y=B+1*X • A regressziós együtthatók így már a tanultak szerint számíthatók Dr. Regresszióanalízis • Az eredményváltozó relatív változásának fontos szerepe van a közgazdasági elemzésekben. A relatív változást fejezi ki a rugalmassági együttható: • Az x-magyarázóváltozó adott értékének 1%-os növekedése átlagosan milyen változást eredményez az y-változó értékében. Ez az érték természetesen minden x-értékre kiszámítható: Dr. Választás a különböző regressziós egyenlet-típusok közül • Ugyanarra az adatsorra kiszámolva mindhárom regressziós függvényt, felvetődik a kérdés, hogy melyik jellemzi legjobban a változók kapcsolatát. A függvények kiválasztáshoz az egyenletek illeszkedési módszerét, azaz a legkisebb eltérések-négyzetét használjuk. Az az egyenlet illeszkedik legjobban az adatokra, ahol az • és az • is a legkisebb, illetve ahol a kapcsolat szorosságát kifejező mutató a legnagyobb.
Előzetes tudás Tanulási célok Narráció szövege Kapcsolódó fogalmak Ajánlott irodalom Ehhez a témakörhöz ismerned kell az átlagszámítás módszereit. A témakörben megismerheted a statisztikai adatok mutatói közül az átlag, a módusz, a medián és a szórás fogalmát, illetve kiszámítási módjait. Már megismerkedhettél az adathalmazok rendszerezésével, a gyakoriság és a relatív gyakoriság fogalmával, valamint az adatok ábrázolásával. Mit olvashatunk még ki a statisztikai adatokból? A statisztikai mutatók: az átlag, a módusz, a medián, és a szórás sok mindent elárulnak az adatokról. Egy 25 fős osztály év végi matematika eredményeit a következő gyakorisági táblázat mutatja! Határozzuk meg a matematika jegyek átlagát! Az átlag a számtani közép, amelyet úgy kapunk meg, hogy az adatokat, összeadjuk, és az összeget elosztjuk az adatok számával. Ha több azonos adatunk van, akkor gyorsíthatjuk a munkánkat úgy, hogy az azonos adatokat megszorozzuk a gyakoriságukkal. A módusz az adatsorban leggyakrabban előforduló elem.
Írjon be szabad szöveget, CELEX-számot vagy deszkriptorokat. Használjon felül nyíló és záró idézőjeleket ( ""), ha pontos kifejezésre kíván rákeresni, használja a csillagot ( *) 0–n számú karakter helyettesítésére, illetve használjon kérdőjelet (? ) egyetlen karakter helyettesítésére. Részletesebb keresési feltételekre van szüksége? Használja a következő keresési felületet: Részletes keresés
A balkáni útvonalon fokozódik az illegális migránsok mozgása - mondta a miniszterelnök belbiztonsági főtanácsadója az M1-en. Az Európai Unió létrejöttének egyik oka az erőegyensúly elérése volt a kontinensen, a Brexit azonban jelentős mértékben felborította ezt, így új egyensúlyra van szükség - mondta a szlovén miniszterelnök a Polgári Magyarországért Alapítvány konferenciáján. A világon 11 799 443 ember fertőződött már meg a koronavírus-járványban, a halálos áldozatok száma 543 558, a gyógyultaké pedig 6 424 448 a baltimore-i Johns Hopkins Egyetem adatai szerint. Bizonyítékokat találtak nemrégiben arra, hogy a koronavírus a levegőben is terjed - ismerte be az Egészségügyi Világszervezet, amely ismét figyelmeztetett arra is, hogy a járvány világszerte gyorsul. Ausztria megkettőzi az ellenőrzést a keleti határokon, a Szlovéniából és Magyarországról érkezők között kiemelt figyelmet fordítanak majd a Balkánról érkezőkre és a buszokra - jelentette be Sebastian Kurz osztrák kancellár. Romániában meghaladta szerdán a 30 ezret az azonosított koronavírus-fertőzések száma, az utóbbi 24 óra alatt diagnosztizált esetszám pedig rekordot döntött.
Dr. Sugár András – Róth Józsefné Dr. : Általános statisztika a közgazdasági szakközépiskolák számára. Nemzeti Tankönyvkiadó Rt., Budapest, 1997. Mórocz Béla – Rózsa Béláné: Általános statisztikai feladatgyűjtemény. Tankönyvkiadó Vállalat, Budapest, 1966.
Ez a terjedelmes, 770 oldalas mű elsősorban tankönyvnek készült: a BKÁE alapozó statisztikai képzésének anyagát tartalmazza. A könyv a statisztika alapfogalmaitól indulva építkező módon végigveszi a leíró statisztikának és a statisztikai következtetéselméletnek a gazdaság- és társadalomtudományokban alkalmazott legfontosabb eszközeit, és bevezetést ad a statisztikai modellezés két alapvető módszerébe, az idősorelemzésbe és a regressziószámításba. A könyvet az oktatást és a számonkérést segítendő a fontosabb képletek és statisztikai táblázatok külön füzetbe csoportosított gyűjteménye egészíti ki. A könyv 2002 augusztusában jelent meg. Ez a kiadás a gondos szerkesztés ellenére is tartalmaz néhány zavaró sajtóhibát, melyek felsorolását és javítását itt adjuk meg. (pdf 115 KB) 2003 szeptemberében megjelent a könyv második, javított kiadása, amely az említett hibák és néhány további apró pontatlanság kiigazításán túl a GDP-számítások módszertanának kissé javított, a hatályos SNA-val harmonizált változatának bemutatásával tér el az első kiadástól.
Az alábbi függvénykapcsolatokat használjuk a leggyakrabban: • lineáris regresszió: y=0+1*x • hatványkitevős (multiplikatív) regresszió: y=0*x1 • exponenciális) regresszió: y=0*1x • parabolikus regresszió: másodfokú egyenlet • hiperbolikus regresszió. • A függvény paramétereit a legkisebb négyzetek módszere segítségével határozzuk meg, vagyis: • S=(yi-y'i)2 minimum. Regresszióanalízis Lineáris összefüggés esetén a függvényünk: y=0+1*x vagy y=a+b*x Ezt behelyettesítve S-egyenletébe a következőt kapjuk: S=(yi-0-1*x)2 A függvénynek ott van minimuma, ahol a két együttható szerinti parciális differenciahányadosa egyenlő nullával. Az egyenlet levezetéséből azt kapjuk, hogy: Dr. A lineáris függvények paramétereinekkonfidencia intervalluma Dr. A lineáris függvények paramétereinekkonfidencia intervalluma • Ha nem ismerjük az alapsokaság szórását, akkor a reziduumok szórását használjuk a standard hiba kiszámításához: Dr. A lineáris függvények paramétereinekkonfidencia intervalluma • A valószínűségi intervallum pedig Dr. Korreláció • A lineáris kapcsolatok szorosságának legjellemzőbb mutató száma a korrelációs együttható (r).