K-INFO
HU
EN
Login

Statistics with Technical Applications

Statisztika műszaki alkalmazásokkal
A tantárgyleírás hatályossága
Hatályosság kezdete:
Hatályosság vége:
Subject name (Hungarian, English)
Statisztika műszaki alkalmazásokkal
Statistics with Technical Applications
Subject code BMEVISZAV20
Subject type
Training Level
Course types and hours (weekly/semester)
Course type lecture tutorial laboratory
hours (weekly) 2 2 0
type (linked/independent) derived course
Assessment type vizsga
Credits 5
Subject coordinator
Dr. Ketskeméty László
position: adjunktus
Responsible department
Faculty
Subject website
Primary curriculum type
Direct prerequisites – Strong prerequisite none
Direct prerequisites – Weak prerequisite none
Direct prerequisites – Parallel prerequisite none
Direct prerequisites – Milestone prerequisite none
Direct prerequisites – Exclusion none

Objectives

Programme

Előadás:

  1. A matematikai statisztika alapfogalmai. Becsléselmélet.
  2. Hipotéziselmélet. Paraméteres és nemparaméteres próbák
  3. Regresszióanalízis.
  4. Szórásanalízis.
  5. Főkomponens- és faktoranalízis.
  6. Többdimenziós skálázás.
  7. Klaszterezés, osztályozás, diszkriminancia-analízis.

Labor:

Az SPSS programrendszer megismertetése után a hallgatók az előadásokhoz kapcsolódó számítógépes gyakorlatokat hajtanak végre konkrét mintákon.

A tantárgy célja az, hogy a hallgatókkal megismertesse a műszaki problémákhoz alkalmazható matematikai statisztikai módszerek elméletét és az SPSS programrendszer segítségével szemléltesse is a gyakorlati kiértékelés menetét az előadásokhoz kapcsolódó labor-foglalkozások keretében.

Learning outcomes

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

Knowledge

No learning outcomes recorded.

Skills

No learning outcomes recorded.

Attitudes

No learning outcomes recorded.

Autonomy and responsibility

No learning outcomes recorded.

Oktatási módszertan

(előadás, gyakorlat, laboratórium): Előadás+labor

Tanulástámogató anyagok

Not provided.

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)
Valószínűségszámítás
Skill type competencies
(azon előzetes képességek és készségek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)
nincs
Recommended (non-compulsory) preliminary competencies
(azon ajánlott (nem kötelező) előzetesen megszerzendő kompetenciák összessége, amelyek jelentősen hozzájárulnak a tantárgy eredményes teljesítéséhez)
Valószínűségszámítás
General rules
Követelmények: a. A szorgalmi időszakban: Házi feladat bemutatása. b. A vizsgaidőszakban: szóbeli vagy írásbeli vizsga (a szorgalmi időszak követelményeinek teljesítése után)
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

No curriculum placements recorded for this subject version.