A tantárgyleírás hatályossága
Hatályosság kezdete:
—
Hatályosság vége:
—
| Subject name (Hungarian, English) |
Statisztika
Statistics
|
||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Subject code | BMEKOALA337 | ||||||||||||
| Subject type | — | ||||||||||||
| Course types and hours (weekly/semester) |
|
||||||||||||
| Assessment type | vizsga | ||||||||||||
| Credits | 3 | ||||||||||||
| Subject coordinator | — | ||||||||||||
| Responsible department | — | ||||||||||||
| Faculty | Default Faculty | ||||||||||||
| Subject website | — | ||||||||||||
| Teaching language | — | ||||||||||||
| Primary curriculum type | — | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Strong prerequisite | BMETE90AX53 (Matematika A3k) | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Weak prerequisite | none | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Parallel prerequisite | none | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Milestone prerequisite | none | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Exclusion | none |
Objectives
A Logisztikai mérnöki szak hallgatóinak megismertetése a logisztikai rendszerek üzemeltetésében, és a működési jellemzőinek értékelésében alkalmazható alapvető statisztikai adatgyűjtési, elemzési és modellezési módszerekkel.
Learning outcomes
Ez a tantárgy a KKK rendeletben meghatározott, következő kompetenciák fejlesztését szolgálja:
Knowledge
Hallgatók ismerik a leíró statisztikai mutatókat, ki tudják kiszámítani és értelmezni. Ismerik következtető statisztika elemeit és meg tudják választani elemzésnél a megfelelő módszert. Ismerik és helyesen alkalmazzák a becslés és hipotézisvizsgálat lépéseit.
Skills
Képesek helyesen megválasztani a statisztikai elemzés megfelelő eszközét. Képesek a statisztikai elemzés eredményének helyes értelmezésére. Képesek a statisztika jelölésrendszerének értelmezésére.
Attitudes
Problémaérzékenység a társadalmi, gazdasági és szociális folyamatokra. Nyitottság a fenti folyamatok statisztikai elemzésére. Motiváltság abban, hogy az elemzési eszközöket logisztikai területeken is alkalmazzák.
Autonomy and responsibility
és felelősségvállalás: Átlátják a döntés felelősségének súlyát egy becslést követő hipotézisvizsgálat eredményeinek értelmezése után. Önállóan képesek felépíteni egy statisztikai elemzést a mintavételtől a becsléseken át a hipetézisvizsgálatot követő döntésig.
Oktatási módszertan
Not provided.
Tanulástámogató anyagok
Tankönyvek
Kerékgyártó Györgyné, L. Balogh Irén, Sugár András, Szarvas Beatrix: Statisztikai módszerek és alkalmazásuk a gazdasági és társadalmi elemzésekben, Aula 2009, edu.kozlek.bme.hu Moodle BMEKOALA337 kurzusának tananyagai és tevékenységei
Online források
Reimann József, Tóth Julianna: Valószínűségszámítás és matematikai statisztika, Műszaki Könyvkiadó, Budapest 2008. http://www.tankonyvtar.hu/hu/tartalom/tkt/statisztika-online-1/adatok.html Az Anyagmozgatási és Logisztikai Rendszerek Tanszék honlapján megtalálható segédanyagok (www.logisztika.bme.hu) Tantárgyi adatlap
Recommended preliminary knowledge for completing the subject
Knowledge type competencies
(azon előzetes ismeretek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)
nincs
Skill type competencies
(azon előzetes képességek és készségek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)
nincs
General rules
Tematika: A statisztikai adatok felvétele, a statisztikai mintavétel lehetséges megoldásai. A statisztikai adattáblák szerkezete, a statisztikai adatok ábrázolásának eszközrendszere. Az általános statisztika értelmezése, leíró statisztikai vizsgálatok szerepe a logisztikai rendszerek működésének értékelésében. Az alapvető statisztikai mutatószámok szerepe a statisztikai minta tulajdonságainak meghatározásában. A tipikus középértékek, átlagok számítási módszerei és értelmezésük. A tipikus szóródási mutatók számítási módszerei és értelmezése. Alapvető indexek és viszonyszámok a leíró statisztikában. A következtető statisztikai vizsgálatok értelmezése, alapjai, szerepük a logisztikai rendszerek értékelésében. Becslések és hipotézis vizsgálatok, a statisztikai hiba és a megbízhatóság. Összefüggés vizsgálatok, korreláció és regresszió analízis. Idősoros formában rendelkezésre álló adatok elemzése, trendanalízis, szezonalitás, predikció.
Gyakorlat: Az előadáson ismertetett statisztikai elemzési módszerek gyakorlati példákon keresztül történő bemutatása. Statisztikai elemzési feladatok megoldásának begyakoroltatása. Az ismeretek házi feladatok megoldásán keresztül történő elmélyítése.
Egyéni hallgatói feladat: A félév során a hallgatók kettő házi feladatot kapnak a leíró és a következtető statisztikai elemzések témaköreiből, amelyet önállóan kell kidolgozniuk és dokumentálniuk.
Követelmények/értékelési szabályok: A félév során egy zárthelyi dolgozatot iratunk, amely egy alkalommal javítható, illetve pótolható. A félév végi aláírás feltétele: a házi feladatok hiánytalan beadása és a meghatározott minimum pontszám elérése, továbbá a zárhelyi dolgozat legalább elégséges eredménye. A vizsga eredményébe a házi feladatokra kapott pontszám 10-10 %, a zárthelyi 30%, az írásbeli vizsga 50 % arányban kerül beszámításra. Az írásbeli vizsga eredménye szükség esetén szóbeli vizsgán javítható.
Assessment methods
In-term assessments
No detailed assessments provided.
Weight of in-term assessments
No weights provided.
Exam-period assessments
No detailed assessments provided.
Weight of exam elements
No weights provided.
Grade calculation
No grade thresholds provided.
Attendance requirements
No attendance requirements provided.
Rules for retake and resubmission
Not provided.
Short description
Not provided.
Detailed description
Not provided.
Recommended courses
Not provided.
Workload to complete the subject
No workload breakdown provided.
Validity of subject requirements
Requirements valid from:
—
Requirements valid until:
—
Curriculum placement
| Faculty | Program | Curriculum | Curriculum type | Primary |
|---|---|---|---|---|
| Default Faculty | Default Program | Default Curriculum | — | nem |