Ebben a tanulmányban sporteredmények kiértékelésének egy lehetséges módját mutatjuk be. Az alkalmazott Thurstone módszer a mérkőzések eredményeit páros összehasonlítások eredményeinek fogja fel. Az egyes csapatok teljesítményeit véletlen mennyiségeknek tekinti, amiknek a várható értékét maximum likelihood módszerrel becsüli. A becsült várható értékek sorrendje adja a csapatok sorrendjét. A módszer előnye, hogy nem csak körmérkőzés és nem csak egyforma számú lejátszott mérkőzés esetén működik; figyelembe veszi az ellenfél erősségét; alkalmas különböző csoportok összefésülésére, valamint további mérkőzések eredményeinek előrejelzésére. A módszert az EHF női kézilabda Bajnokok Ligája eredményein keresztül illusztráljuk. Megmutatjuk, hogy a csoportkörökben ténylegesen lejátszott mérkőzések eredményeit figyelembe véve az erősségek megadhatók. Az A csoport legerősebbje a Metz Handball, a hivatalos eredménnyel szemben, míg a B csoport legerősebbje a Győri Audi KC lett. Előre jeleztük a legjobb nyolc csapatot és a Final Four résztvevőit, felhasználva a csoportkörök eredményeit és a csoportbeli legjobbaknak a másik csoportbeli leggyengébbek elleni egy-egy győztes meccsét. Végezetül megállapíthatjuk, hogy a módszer helyesen jelezte előre a Vipers Kristiandsand kupagyőzelmét.
Összefoglaló. A tanulmányban a hallgatói vélemények kiértékelésének egy lehetséges módját mutatjuk be. A hallgatói vélemények tipikusan szubjektívek, ezért nehéz mérőszámokat rendelni hozzájuk. Így a hallgatói véleményeztetést páros összehasonlításokkal tettük meg, és az így kialakult adatok alapján Thurstone-módszerrel sorba rendeztük az egyes tantárgyakat és oktatókat, számszerűsítettük a köztük kialakuló különbségeket. Munkánkban a Pannon Egyetem Mérnöki Karán BSc képzésen oktatott alapvető fontosságú tárgyak kiértékelését végeztük el néhány szempont alapján, de a módszer alkalmazható más tárgyakra, illetve szempontokra is. Summary. In this paper, a method for evaluation of students’ opinions is presented. These opinions are subjective therefore it is difficult to characterize them by numbers/marks. We asked the opinions by comparing the objects in pairs and the data are evaluated by the Thurstone method. Applying this method, we could rank the objects (subjects or teachers) and we could also determine numerical values for presenting the differences between them. During this research, we have investigated the basic courses of the BSc studies of the Faculty of Engineering of the University of Pannonia by some view of points, but the method is suitable for evaluating other subjects and other questions as well.
A publikációban egy Sparre Andersen-kockázati folyamatot vizsgálunk. Egy diszkrét modellel foglalkozunk, amelybenáltalános befizetési rátát feltételezünk. A Gerber-Shiu-függvény egy diszkrét változatáraáltalános esetben differenciaegyenletet adunk meg, a differenciaegyenlet megoldásának egyértelműségére feltételt adunk. Az egyenletet negatív binomiális káreloszlás esetén egy másik egyenletté transzformáljuk, amelynek megadjuk a megoldását. Eredményünket példával illusztráljuk.
Publikációnkban egy párosösszehasonlítási módszert mutatunk be, amely segítségével több döntési kategóriát megengedve tudjuk elemezni az osszehasonlítási eredményeket. A cikkben példát is mutatunk az alkalmazásra, amely során női teniszcsillagok rangsorátállítjuk fel egymás ellen játszott mérkőzéseik alapján.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
customersupport@researchsolutions.com
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.