Biometriai mÃ³dszerek az SPSS - Debreceni Egyetem AgrÃ¡r

More documents

Recommendations

Info

Huzsvai László: SPSS alkalmazások 13. ábra A Statistics… gombra kattintva különböző statisztikákat számíthatunk ki. Leíró statisztikák (Descriptives): átlag, medián, módusz, 5%-os csonkolt átlag, az átlag hibája, variancia, szórás, minimum, maximum, terjedelem, interkvartilisek, ferdeség, csúcsosság. 14. ábra Robosztus centrális mutató meghatározása maximumlikelihood módszerrel (M-estimators). Négyféle módszerrel lehet - 38 -
Huzsvai László: SPSS alkalmazások meghatározni a centrális mutatót, mely torz eloszlás vagy extrém, kiugró értékek esetén jobb becslést ad, mint az átlag. 15. ábra Az öt legnagyobb és legkisebb érték kijelzése (Outliers), ezeket az eredménylistában extrém értékként láthatjuk. termés t/ha 16 14 12 10 8 6 4 N = Talajművelés 48 őszi szántás 48 tavaszi szántás 16. ábra - 39 - 48 tárcsás
Page 1 and 2: Huzsvai László BIOMETRIAI MÓDSZE
Page 3 and 4: Huzsvai László: SPSS alkalmazáso
Page 37: Huzsvai László: SPSS alkalmazáso
Page 89 and 90:
Huzsvai László: SPSS alkalmazáso
Page 91 and 92:
Page 93 and 94:
Page 95 and 96:
Page 97 and 98:
Page 99 and 100:
Page 101 and 102:
Page 103 and 104:
Page 105 and 106:
Page 107 and 108:
Page 109 and 110:
Page 111 and 112:
Page 113 and 114:
Page 115 and 116:
Page 117 and 118:
Page 119 and 120:
Page 121 and 122:
Page 123 and 124:
Page 125 and 126:
Page 127 and 128:
Page 129 and 130:
Standardized Coefficients Beta Huzs
Page 131 and 132:
Page 133 and 134:
Page 135 and 136:
Page 137 and 138:
Page 139 and 140:
Page 141 and 142:
Page 143 and 144:
Page 145 and 146:
Page 147 and 148:
Page 149 and 150:
Page 151 and 152:
Page 153 and 154:
Page 155 and 156:
Page 157 and 158:
Page 159 and 160:
Page 161 and 162:
Page 163 and 164:
Page 165 and 166:
Page 167 and 168:
Page 169 and 170:
Page 171 and 172:
Page 173 and 174:
Page 175 and 176:
Page 177 and 178:
Page 179 and 180:
Page 181 and 182:
Page 183 and 184:
Page 185 and 186:
Page 187 and 188:
Page 189 and 190:
Page 191 and 192:
Page 193 and 194:
Page 195 and 196:
Page 197 and 198:
Page 199 and 200:
Page 201 and 202:
Page 203 and 204:
Page 205 and 206:
Page 207 and 208:
Page 209 and 210:
Page 211 and 212:
Page 213 and 214:
Page 215 and 216:
Page 217 and 218:
Page 219 and 220:
Page 221 and 222:
Page 223 and 224:
Page 225 and 226:
Page 227 and 228:
Page 229 and 230:
Page 231 and 232:
Page 233 and 234:
Page 235 and 236:
Page 237 and 238:
Page 239 and 240:
Page 241 and 242:
Page 243 and 244:
Page 245 and 246:
Page 247 and 248:
Page 249 and 250:
Page 251 and 252:
Page 253 and 254:
Page 255 and 256:
Page 257 and 258:
BROWN-FORSYTHE-PRÓBA Több várhat
Page 259 and 260:
analízis)
Page 261 and 262:
Baráth Cs.-né. - Ittzés A. - Ugr
Page 263 and 264:
matematikussal kapcsolatban is. Lob
Page 265 and 266:
MELLÉKLET Models with an intercept
Page 267 and 268:
k'=11 k'=12 k'=13 k'=14 k'=15 k'=16
Page 269 and 270:
Durbin-Watson Statistic: 5 Per Cent
Page 271 and 272:
Durbin-Watson One Per Cent Minimal
Page 273 and 274:
Durbin-Watson Five Per Cent Minimal
Page 275 and 276:
Durbin-Watson Ninety Five Per Cent
Page 277:
Durbin-Watson Ninety Nine Per Cent
show all

Biometriai mÃ³dszerek az SPSS - Debreceni Egyetem AgrÃ¡r

Create successful ePaper yourself

Delete template?

Save as template?