Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem
Természettudományi Kar		 Tantárgy Adatlap
Tantárgy kód BMETE95AM31
Tantárgy azonosító adatok
1. A tárgy címe Statisztika 1
2. A tárgy angol címe Mathematical Statistics 1
3. Heti óraszámok (ea + gy + lab) és a félévvégi követelmény típusa 2 + 0 + 2 v Kredit 5
4. Ajánlott/kötelező előtanulmányi rend
vagy Tantárgy kód 1 Rövid cím 1 Tantárgy kód 2 Rövid cím 2 Tantárgy kód 3 Rövid cím 3
4.1 BMETE95AM29 Valszám1
4.2
4.3
5. Kizáró tantárgyak
6. A tantárgy felelős tanszéke Sztochasztika Tanszék
7. A tantárgy felelős oktatója Dr. Bolla Marianna beosztása egyetemi docens
Akkreditációs adatok
8. Akkreditációra benyújtás időpontja 2015.02.16. Akkreditációs bizottság döntési időpontja 2016.04.18.
Tematika
9. A tantárgy az alábbi témakörök ismeretére épít
Valós analízis, kombinatorika, valószínűségi eloszlások, nagy számok törvényei
10. A tantárgy szerepe a képzés céljának megvalósításában (szak, kötelező, kötelezően választható, szabadon választható)
TTK Matematika (BSc) képzés kötelező alaptárgya.
11. A tárgy részletes tematikája
Véletlen mintavételezés, statisztikában leggyakrabban előforduló valószínűségi modellek. Leíró statisztikák, empirikus kovariancia, korreláció, kontingenciatáblák. Statisztikai becslések elvárt tulajdonságai. Maximum likelihood elv. Konfidenciaintervallumok. Statisztikai hipotézisvizsgálat elvei, fogalmai. Erőfüggvény vizsgálata. Statisztikai próbák egy kezelés hatásának vizsgálatára, u- és t-próba. Két kezelés hatásának összehasonlítása, kétmintás u- és t-próba. Hipotézisvizsgálatok a szórásra, két populáció szórásának összehasonlítása, Fisher F-próba. Kategorikus változók vizsgálata, kontingenciatáblák, chi-négyzet próba. Egyéb nemparaméteres próbák: előjel- és Wilcoxon-próba. Lineáris regresszió. Linearizáció. Varianciaanalízis elvei. Bevezetés a Bayes-becslések használatába, frekventista és Bayes-i megközelítés. Idősorok statisztikái. Gyakorlati kérdések: a mintaelemszám választása, normalitásvizsgálat, újramintavételezés. A labor gyakorlatokon az előadáson tárgyalt módszereket alkalmazzuk adatrendszerekre (R vagy PSPP programcsomag segítségével).
12. Követelmények, az osztályzat (aláírás) kialakításának módja
szorgalmi
időszakban		 rendszeresen beadandó házi feladatok + 2 labor zárthelyi;ezek 30%-os teljesítése szükséges az aláíráshoz vizsga-
időszakban		 szóbeli vizsga az előadások anyagából, melynek eredményébe a félévközi teljesítés 1/3 arányban számít be
13. Pótlási lehetőségek
A labor zárthelyik pótolhatók a 13. héten és a vizsgaidőszak elején, a pótlási héten.
14. Konzultációs lehetőségek
Hetente fogadóóra, zárthelyik előtt külön konzultáció.
15. Jegyzet, tankönyv, felhasználható irodalom
G.K. Bhattacharyya, R.A. Johnson, Statistics: Principles and Methods, Wiley, 2014 (magyar fordítás vagy kivonat készü).
Bolla M. és Krámli A., Statisztikai következtetések elmélete, Typotex, Budapest, 2012.
16. A tantárgy elvégzéséhez átlagosan szükséges tanulmányi munka mennyisége órákban (a teljes szemeszterre számítva)
16.1 Kontakt óra
56
16.2 Félévközi felkészülés órákra
24
16.3 Felkészülés zárthelyire
12
16.4 Zárthelyik megírása
0
16.5 Házi feladat elkészítése
28
16.6 Kijelölt írásos tananyag elsajátítása (beszámoló)
0
16.7 Egyéb elfoglaltság
0
16.8 Vizsgafelkészülés
30
16.9 Összesen
150
17. Ellenőrző adat Kredit * 30
150
A tárgy tematikáját kidolgozta
18. Név beosztás Munkahely (tanszék, kutatóintézet, stb.)
Dr. Bolla Marianna
habilitált egyetemi docens
Sztochasztika Tanszék
A tanszékvezető
19. Neve aláírása
Dr. Simon Károly