Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem
Természettudományi Kar		 Tantárgy Adatlap
Tantárgy kód BMETE95AX40
Tantárgy azonosító adatok
1. A tárgy címe Matematikai statisztika mérnököknek
2. A tárgy angol címe Mathematical Statistics for Engineers
3. Heti óraszámok (ea + gy + lab) és a félévvégi követelmény típusa 2 + 0 + 0 f Kredit 3
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 BMETE90AX00 Matematika A1a - Analízis
4.2 BMETE90AX21 Analízis 1 informatikusoknak
4.3
5. Kizáró tantárgyak
6. A tantárgy felelős tanszéke Sztochasztika Tanszék
7. A tantárgy felelős oktatója Dr. Sándor Csaba beosztása Egyetemi docens
Akkreditációs adatok
8. Akkreditációra benyújtás időpontja 2017.10.30. Akkreditációs bizottság döntési időpontja 2017.11.06.
Tematika
9. A tantárgy az alábbi témakörök ismeretére épít
A matematikai analízis alapjai: differenciálszámítás, integrálszámítás
10. A tantárgy szerepe a képzés céljának megvalósításában (szak, kötelező, kötelezően választható, szabadon választható)
Mérnöki alapképzések szabadon választható tárgya
11. A tárgy részletes tematikája

A tárgy célja, hogy a mérési eredmények kiértékeléséhez szükséges módszerek matematikai alapjait megismertesse mérnökhallgatókkal.

1. Leíró statisztikák

2. Valószínűségszámítás alapjai: eseménytér, esemény, valószínűség, feltételes valószínűség, diszkrét és folytonos valószínűségi változók, sűrűség- és eloszlásfüggvény, várható érték, szórás, nevezetes eloszlások, többdimenziós valószínűségi változók, centrális határeloszlás tétel

3. Matematikai statisztika alapjai: becsléselmélet, torzítatlanság, hatásosság, pontbecslések (maximum likelihood, momentum), intervallumbecslések, konfidencia intervallum szerkesztése a normális eloszlás várható értékére (ismert és ismeretlen szórás esetén); hipotézisvizsgálat, u- és t-próbák, első- és másodfajú hiba;  nemparaméteres próbák, illeszkedésvizsgálat, homogenitásvizsgálat, függetlenségvizsgálat

4. Regresszió analízis: korrelációs együttható, regressziós görbe és egyenes,  legkisebb négyzetek módszere

5. Statisztikai programcsomagok használata, a fenti módszerek alkalmazása mérnöki feladatokban
12. Követelmények, az osztályzat (aláírás) kialakításának módja
szorgalmi
időszakban		 2 házi feladat beadása, 1 nagyzh megírása vizsga-
időszakban
13. Pótlási lehetőségek
Pótzh
14. Konzultációs lehetőségek
Házi feladat beadása ill. zh előtt.
15. Jegyzet, tankönyv, felhasználható irodalom
Bolla Mariann, Krámli András, Statisztikai következtetések elmélete, 2012
Reimann József, Valószínűségelmélet és matematikai statisztika, 1992
Sheldon M. Ross, Introductory Statistics, 2005, Second Edition
16. A tantárgy elvégzéséhez átlagosan szükséges tanulmányi munka mennyisége órákban (a teljes szemeszterre számítva)
16.1 Kontakt óra
28
16.2 Félévközi felkészülés órákra
28
16.3 Felkészülés zárthelyire
18
16.4 Zárthelyik megírása
2
16.5 Házi feladat elkészítése
14
16.6 Kijelölt írásos tananyag elsajátítása (beszámoló)
0
16.7 Egyéb elfoglaltság
0
16.8 Vizsgafelkészülés
0
16.9 Összesen
90
17. Ellenőrző adat Kredit * 30
90
A tárgy tematikáját kidolgozta
18. Név beosztás Munkahely (tanszék, kutatóintézet, stb.)
Dr. Sándor Csaba
Egyetemi docens
BME Sztochasztika Tanszék
A tanszékvezető
19. Neve aláírása
Dr. Simon Károly