Vizsgálattervezés*

Planning of Studies

A tantárgyleírás hatályossága

Hatályosság kezdete:

2026. March 21.

Hatályosság vége:

—

Tantárgy neve (magyarul, angolul)

Vizsgálattervezés*

Planning of Studies

Tantárgykód

BMEVEKFM403

Tantárgyjelleg

—

Képzési szint

—

Kurzustípusok és óraszámok (heti/féléves)

Kurzustípus	elmélet	gyakorlat	laboratóriumi gyakorlat
óraszám (heti)	2	1	0
jelleg (kapcsolt/önálló)	—	kapcsolt	—

Tanulmányi teljesítmény/értékelés típusa

félévközi érdemjegy

Tantárgy kreditértéke

Tantárgyfelelős

Lakné Dr. Komka Kinga

beosztás: adjunktus

elérhetőség: komka.kinga@vbk.bme.hu

Tantárgyat gondozó oktatási szervezeti egység

Kémiai és Környezeti Folyamatmérnöki Tanszék

Kar

Vegyészmérnöki és Biomérnöki Kar

Tantárgy weboldala

http://moodle.ch.bme.hu/

Tantárgy elsődleges mintatantervi jellege

—

Közvetlen előkövetelmények – Erős előkövetelmény

nincs

Közvetlen előkövetelmények – Gyenge előkövetelmény

nincs

Közvetlen előkövetelmények – Párhuzamos előkövetelmény

nincs

Közvetlen előkövetelmények – Mérföldkő előkövetelmény

nincs

Közvetlen előkövetelmények – Kizáró feltétel

nincs

Célkitűzés

Tantárgyprogram

1. Statisztikai alapfogalmak áttekintése: sokaság és minta, valószínűségi változó, sűrűségfüggvény, eloszlásfüggvény, paraméter és statisztika, várható érték, variancia, számtani átlag, szórás, független mérés/ismétlés.

2. Legfontosabb eloszlások és alkalmazásuk mérési adatok elemzésénél: normális eloszlás, standard normális eloszlás, khi-négyzet eloszlás, t-eloszlás, F-eloszlás. Centrális határeloszlás tétele. Konfidenciaintervallum számítása. Becsléselmélet.

3. Statisztikai próbák/hipotézisvizsgálatok alapjai és menete. Elsőfajú és másodfajú hiba. A próba ereje. Az egyoldali próbák helyes felírása.

4. Egymintás t-próba, khi-négyzet próba, F-próba, kétmintás t-próba, páros t-próba. Vizsgálati elrendezések kétmintás és páros t-próbára.

5. Korreláció.

6. Ismétlés nélküli lineáris regresszió. A paraméterek becslése, a becslések tulajdonságai. Hiba és reziduum fogalma. Reziduális szórásnégyzet. Konfidenciasáv, jóslási sáv. Determinációs együttható. A regresszió feltételei és azok ellenőrzése. Randomizálás.

7. Ismétléses lineáris regresszió

8. Kísérlettervezés. 2^p típusú teljes faktoros tervek. Faktor és szint. Variációs intervallum. Faktorok hatásának és kölcsönhatásának számítása: hatás- és kölcsönhatásábrák. A modell együtthatóinak becslése. Centrumponti mérések. A lineáris modell adekvátságának ellenőrzése. Redukált modell.

9. 2^p típusú részfaktortervek. Keveredési rendszer.

A tantárgy célja, hogy a hallgatók elméleti és gyakorlati ismereteket szerezzenek a normális eloszlású mérési adatok matematikai statisztikai kezelésének legfontosabb módszereiről, valamint megismerjék a kísérlettervezés módszertanát. Az előadások és a gyakorlati példák megoldása során a hallgatók megtanulják a mérési adatok statisztikai elemzésének elméleti hátterét és megismerik a leggyakrabban használt statisztikai vizsgálatokat és próbákat. Gyakorlati ismereteket sajátítanak el a vizsgálatok és kísérletek helyes megtervezéséről, valamint a mérési adatok feldolgozásának és értékelésének módszereiről.

Tanulmányi eredmények

Ez a tantárgy a KKK rendeletben meghatározott, következő kompetenciák fejlesztését szolgálja:

Tudás

Átfogó ismeretekkel rendelkezik a normális eloszlású mérési adatok matematikai statisztikai kezelésének főbb módszereiről. Ismeri a környezeti minták elemzésére, összehasonlítására használható egyszerűbb statisztikai vizsgálatokat és próbákat. Ismeri a kísérletek helyes és költséghatékony tervezésének módszerét. Ismeri a lineáris regresszió módszerének alapelveit, típusait és feltételeit.

Képességek

Képes a környezetvédelmi és műszaki problémák megoldása során a statisztikai szemléletmód figyelembevételére, valamint a tanult statisztikai módszerek alkalmazására. Meg tud tervezni egy adott környezeti vagy műszaki probléma feltárását célzó kísérletsorozatot. Képes környezeti minták és vizsgálati eredmények statisztikai kiértékelésére.

Attitűd

Nyitott az információtechnológiai eszközök (statisztikai szoftverek) használatára. A környezetvédelmi problémák statisztikai eszközök alkalmazásával történő megoldása során együttműködik az adott szakterület kutatóival ill. ipari szakembereivel. Figyelmet fordít arra, hogy statisztikai számításait más szakember számára is átláthatóan és követhetően dokumentálja. A statisztikai elemzés során törekszik a helyes kérdés feltételére, majd annak pontos és precíz számításokkal alátámasztott megválaszolására.

Autonómia és felelősség

Önállóan képes a környezetvédelmi vizsgálati minták és mérési adatok statisztikai kiértékelésére.

Oktatási módszertan

Előadás, mely során számolási példák közös megoldására is sor kerül.

Tanulástámogató anyagok

Online források

a) Tankönyv; 1. Kemény Sándor, Deák András, Lakné Komka Kinga, Kunovszki Péter: Kísérletek tervezése és értékelése, Typotex, Budapest, 2017 (ISBN: 978-963-2799-12-4); b) Letölthető anyagok:; 1. Előadások diasorai; 2. Gyakorló példák; b); a)

A tantárgy teljesítéséhez ajánlott előzetes ismeretek

Tudás típusú kompetenciák

(azon előzetes ismeretek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)

nincs

Képesség típusú kompetenciák

(azon előzetes képességek és készségek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)

nincs

Ajánlott (nem kötelező) előzetesen megszerzendő kompetenciák

(azon ajánlott (nem kötelező) előzetesen megszerzendő kompetenciák összessége, amelyek jelentősen hozzájárulnak a tantárgy eredményes teljesítéséhez)

Valószínűségszámítási és matematikai statisztikai alapismeretek

Általános szabályok

Követelmények: A szorgalmi időszakban: - 2 összegző teljesítményértékelés, melyek elméleti és számolási részből állnak. Az összegző teljesítményértékelés sikeres, ha a hallgató mindkét részből min. 30%-ot, összesen pedig min. 50%-ot ér el. - Online számolási részteljesítmény-értékelések (házi feladatok megoldása), min. az összes pontszám 30%-ának elérése. Teljesítményértékelés neve (típus) jele értékelt tanulási eredmények 1. zárthelyi (összegző értékelés) ED1 T.1, T.2_1; K.1, K.7_2 2. zárthelyi (összegző értékelés) ED2 T.1, T.2_2, T.2_3; K.1, K.7_1 online házi feladatok (részteljesítményértékelések) HF T.2_1, T.2_2, T.2_3; K.1, K.7_1, K.7_2 jele részarány ED1 42% ED2 42% HF 16% Szorgalmi időszakban összesen 100 % Pótlási lehetőségek: TVSZ szerint Konzultációk: Előzetesen e-mail-ben egyeztetve: komka.kinga@vbk.bme.hu

Teljesítményértékelési módszerek

Szorgalmi időszakban végzett teljesítményértékelések részletes leírása

Nincs megadva részletes értékelés.

Szorgalmi időszakban végzett teljesítményértékelések részaránya

Nincs megadva részarány.

Vizsgaidőszakban végzett teljesítményértékelések részletes leírása

Nincs megadva részletes értékelés.

Vizsgarészek részaránya

Nincs megadva részarány.

Érdemjegy megállapítása

Nincs megadva érdemjegy határ.

Jelenléti és részvételi követelmények

Nincs megadva jelenléti követelmény.

Javítás, ismétlés és pótlás különös szabályai

Nincs megadva.

Rövid leírás

Nincs megadva.

Részletes leírás

Név: Beosztás: Tanszék, Int.: Lakné Dr. Komka Kinga egyetemi adjunktus Kémiai és Környezeti Folyamatmérnöki Tanszék

Ajánlott tantárgyak

Tevékenység óra/félév részvétel a kontakt tanórákon 14×3=42 felkészülés a teljesítményértékelésekre 2×24=48 összesen 90

A tantárgy elvégzéséhez szükséges tanulmányi munka

Nincs megadva munkaidő bontás.

Tantárgykövetelmények hatályossága

Tantárgykövetelmények hatályosságának kezdete:

—

Tantárgykövetelmények hatályosságának vége:

—

Tantervi elhelyezés

Kar	Képzés	Tanterv	Mintatantervi jelleg	Elsődleges
Default Faculty	környezetmérnöki	Környezetmérnöki mesterképzési szak tanterve	kötelezően választható	nem
Default Faculty	Default Program	Default Curriculum	—	nem