Tartalomjegyzék

• MENEDZSMENT KVANTITATÍV MÓDSZEREI II. rész. • Matematikai statisztika alapjai
• Impresszum
• 1. fejezet. Statisztika alapjai
  • 1.1. Bevezetés
  • 1.2. Sokaság és minta
  • 1.3. Ismérvek típusai és mérési skálák
    • 1.3.1. Ismérvek fajtái
    • 1.3.2. Mérési skálák
  • 1.4. Adatszerzési módok
• 2. fejezet. Leíró statisztika alapjai
  • 2.1. Az adatgyűjtés módjai: minták és felmérések
    • 2.1.1. Mintavételezés kérdései
    • 2.1.2. Véletlen mintavételi eljárások
    • 2.1.3. Nemvéletlen mintavételi eljárások
    • 2.1.4. A mintavételezés gyakorlati nehézségei
    • 2.1.5. Kérdőíves felmérések megtervezése
  • 2.2. Grafikus ábrázolási módok
    • 2.2.1. Nominális mérési szint ábrázolási módjai
    • 2.2.2. Ordinális mérési szint ábrázolási módjai
    • 2.2.3. Kvantitatív változók esetében alkalmazható ábrázolási módok
      • 2.2.3.1. Diszkrét adatok ábrázolási technikái
  • 2.3. Adatok számszerű elemzése – leíró statisztikai mutatószámok
    • 2.3.1. Középérték-mutatók
    • 2.3.2. Kvartilisek
    • 2.3.3. Középérték-mutatók meghatározása csoportosított adatok esetében
    • 2.3.4. Középérték-mutatók összefoglalása
  • 2.4. Ingadozásmutatók
    • 2.4.1. Terjedelem
    • 2.4.2. Interkvartilis terjedelem
    • 2.4.3. Szórás és variancia
    • 2.4.4. Ingadozásmutatók számítása csoportosított adatokból
    • 2.4.5. Egyéb leíró statisztikai jellemzők - aszimmetria
  • 2.5. Gyakorisági hisztogramok értékelése
  • 2.6. Változók standardizálása
  • 2.7. Boxplot diagram
• 3. fejezet. Becslés
  • 3.1. Bevezetés a becslés elméletébe
  • 3.2. A becslőfüggvény tulajdonságai
    • 3.2.1. Torzítatlanság
    • 3.2.2. Hatásosság
    • 3.2.3. Konzisztencia
  • 3.3. Pontbecslések
    • 3.3.1. Legkisebb négyzetek elve
    • 3.3.2. Maximum likelihood módszer
  • 3.4. Az átlag mintavételi eloszlása
  • 3.5. A várható érték intervallumbecslése
    • 3.5.1. Mintaátlag – sokasági átlag
    • 3.5.2. Konfidenciaintervallum a normális eloszlás várható értékére
  • 3.6. A konfidenciaintervallum pontosságának kérdései
    • 3.6.1. Sokasági átlag konfidenciaintervallumának pontossága
    • 3.6.2. Adott pontosság eléréséhez szükséges mintanagyság meghatározása – sokasági átlag becslése
  • 3.7. Sokasági szórás intervallumbecslése
• 4. fejezet. Hipotézisvizsgálatok általános menete és a kapcsolódó fogalmak
  • 4.1. Null- és alternatív hipotézis
  • 4.2. A hipotézisvizsgálat (szignifikancia vizsgálat) klasszikus módszere
  • 4.3. A p-érték
  • 4.4. Első és másodfajú hiba
    • 4.4.1. Elsőfajú hiba (α)
    • 4.4.2. Másodfajú hiba (β)
    • 4.4.3. A próba ereje (e)
  • 4.5. Egy- és kétoldali próbák
  • 4.6. Kapcsolat a konfidenciaintervallum és a hipotézisvizsgálat között
• 5. fejezet. Hipotézisvizsgálatok – paraméteres próbák
  • 5.1. Két várható érték különbségére vonatkozó hipotézisvizsgálat
  • 5.2. Kismintás hipotézisvizsgálatok – várható érték
    • 5.2.1. Következtetés kisminták alapján – normál eloszlású alapsokaság, ismert sokasági szórás
    • 5.2.2. Student-féle t-eloszlás
    • 5.2.3. Következtetés kisminták alapján – normál eloszlású alapsokaság, ismeretlen sokasági szórás
    • 5.2.4. Várható értékek különbségének hipotézisvizsgálata – kis minták esete
    • 5.2.5. Két sokasági várható érték egyezésének vizsgálata – páros minták esete
  • 5.3. Két sokasági szórás egyezésének hipotézisvizsgálata – F-próba
  • 5.4. Varianciaanalízis
    • 5.4.1. ANOVA táblázat
• 6. fejezet. Hipotézisvizsgálatok - Nemparaméteres próbák
  • 6.1. Bevezetés
    • 6.1.1. A χ2 eloszlás
    • 6.1.2. Kontingencia táblázat
  • 6.2. Függetlenségvizsgálat χ2 próbával
  • 6.3. Illeszkedésvizsgálat – „Goodness of fit” tesztek
    • 6.3.1. Illeszkedésvizsgálat empirikus eloszlásokra
    • 6.3.2. Illeszkedésvizsgálat Poisson eloszlásra
    • 6.3.3. Illeszkedésvizsgálat normális eloszlásra
• 7. fejezet. Speciális esetek – további nemparaméteres próbák
  • 7.1. Bevezetés
  • 7.2. Két független minta esete
  • 7.3. Páros minták esete
    • 7.3.1. Ordinális skálán mért változó esete (Sign test)
    • 7.3.2. Kvantitatív, de nem normális eloszlású változó esete (Wilcoxon’s signed rank sum test)
  • 7.4. Két vagy több független minta esete (Kruskal-Wallis test)
• 8. fejezet. Bevezetés a korreláció- és regressziószámításba
  • 8.1. Korrelációs együttható
  • 8.2. Szóródásdiagram
  • 8.3. A korrelációs együttható tesztelése
  • 8.4. Lineáris trend meghatározása
  • 8.5. A legjobban illeszkedő egyenes meghatározása
  • 8.6. Reziduumok
    • 8.6.1. A legkisebb négyzetek módszerével előálló egyenes alkalmazásának előnyei és hátrányai
• 9. fejezet. Regresszióanalízis
  • 9.1. A lineáris regresszióelemzés feltételei
  • 9.2.  σε2 becslése
  • 9.3. Statisztikai következtetések a lineáris regressziós modellben
    • 8.1.1. A meredekségi paraméterhez kapcsolódó statisztikai következtetések
    • 9.3.2. A tengelymetszet paraméterhez kapcsolódó statisztikai következtetések
  • 9.4. A modell illeszkedésének jósága
    • 9.4.1. Determinációs együttható
    • 9.4.2. A determinációs együttható levezetése
    • 9.4.3. A korrelációs és determinációs együttható közötti összefüggés
    • 9.4.4. Varianciaanalízis alkalmazása a modell jóságának megítéléséhez
  • 9.5. A modell előrejelzésre való alkalmazása
  • 9.6. A regressziós modellfeltevések helyességének ellenőrzése
• Felhasznált irodalom