< Return to Video

Egyedek, változók és kategorikus változók azonosítása adatbázisokban | Statisztika | Khan Academy

  • 0:05 - 0:07
    A feladatban az áll,
    hogy amerikaiak milliói
  • 0:07 - 0:10
    isznak koffeines italt,
    hogy fel tudjanak kelni reggel.
  • 0:10 - 0:13
    Ez igaz, habár amikor én
    reggel kávét iszom,
  • 0:13 - 0:14
    akkor nagyon érzékennyé válok.
  • 0:14 - 0:16
    Nem tudok éjjel aludni.
  • 0:16 - 0:19
    Itt egy tápanyag-táblázat
    néhány kedvelt italról
  • 0:19 - 0:22
    a Ben's Beans kávézóból.
  • 0:22 - 0:26
    Ez itt néhány ital neve,
  • 0:26 - 0:29
    utána pedig az ital típusa.
  • 0:29 - 0:31
    Úgy látom, egy ital lehet meleg vagy
    hideg (hot vagy cold).
  • 0:31 - 0:34
    Mellette a kalória minden egyes italra.
  • 0:34 - 0:38
    Itt vannak az italonkénti
    cukortartalmak grammban,
  • 0:38 - 0:41
    és itt van még a koffeintartalom
    milligrammban minden italra.
  • 0:41 - 0:46
    Az a kérdés, hogy mik az egyedek
    ebben az adathalmazban,
  • 0:46 - 0:48
    és van három választási lehetőségünk.
  • 0:48 - 0:50
    A Ben's Beans vásárlói,
  • 0:50 - 0:52
    a Ben's Beans italai
  • 0:52 - 0:54
    vagy a koffeintartalmak.
  • 0:54 - 0:55
    Figyelnünk kell.
  • 0:55 - 0:58
    Amikor az adathalmaz egyedeit kérdezik,
  • 0:58 - 1:01
    nem feltétlenül emberekre gondolnak.
  • 1:01 - 1:02
    Lehetnek ezek bármik.
  • 1:02 - 1:05
    Ennek az adathalmaznak az egyedei alatt
  • 1:05 - 1:06
    – minden egyes sor –
  • 1:06 - 1:11
    a Ben's Beans kávézó
    egy-egy italának típusát értjük.
  • 1:11 - 1:15
    Tehát a különböző italtípusok,
    amiket a Ben's Beansben lehet kapni
  • 1:15 - 1:18
    az adathalmaz egyedei.
  • 1:18 - 1:21
    Szóval a Ben's Beans italok.
  • 1:21 - 1:23
    Következő kérdés:
  • 1:23 - 1:25
    „Az adathalmaz tartalma”,
  • 1:25 - 1:26
    és a lehetőségek:
  • 1:26 - 1:27
    mennyi változót tartalmaz,
  • 1:27 - 1:31
    és azok közül mennyi kategorikus.
  • 1:31 - 1:34
    Nézzük meg a változókat
    a fenti táblázatban!
  • 1:34 - 1:35
    Az első oszlop
  • 1:35 - 1:38
    az italok típusait tartalmazza.
  • 1:38 - 1:39
    Ez nem egy változó,
  • 1:39 - 1:41
    inkább amolyan azonosító.
  • 1:41 - 1:45
    A többi oszlop mind változókat jelöl.
  • 1:45 - 1:47
    Például a típus egy változó.
  • 1:47 - 1:49
    Lehet meleg vagy hideg.
  • 1:49 - 1:54
    És mivel a lehetőségek közül
    csak egy értéke lehet,
  • 1:54 - 1:56
    ezért vagy meleg vagy hideg lesz.
  • 1:56 - 1:58
    Vagy az egyik, vagy a másik
    kategóriába fog esni.
  • 1:58 - 2:00
    És nem muszáj két kategóriának lennie,
  • 2:00 - 2:02
    lehet kettő vagy több kategória is.
  • 2:02 - 2:04
    De ez nem csak valami szám lehet,
  • 2:04 - 2:06
    bármilyen értéket felvehet.
  • 2:06 - 2:09
    Szóval ez itt egy kategorikus változó.
  • 2:09 - 2:12
    A kalóriák nem egy kategorikus változó.
  • 2:12 - 2:15
    Lehet 4,1 kalória valamiben,
  • 2:15 - 2:17
    de lehet 178 is,
  • 2:17 - 2:19
    itt nem egy listából válogatunk.
  • 2:19 - 2:23
    Ugyanez igaz a cukorra és a koffeinre is.
  • 2:23 - 2:25
    Ezek kvantitív, azaz mennyiségi változók,
  • 2:25 - 2:28
    amik nem kategóriákba esnek.
  • 2:28 - 2:30
    Ezért azt mondhatjuk,
    hogy van négy változónk,
  • 2:30 - 2:32
    egy, kettő, három, négy,
  • 2:32 - 2:34
    ezek közül egy kategorikus.
  • 2:34 - 2:40
    Szóval a válasz az A.
Title:
Egyedek, változók és kategorikus változók azonosítása adatbázisokban | Statisztika | Khan Academy
Description:

Egyedek, változók és kategorikus változók azonosítása adatbázisokban.

Tanulj a Khan Academyn: http://hu.khanacademy.org

Mi a Khan Academy? A Khan Academy gyakorló feladatokat, oktató videókat és személyre szabott tanulói összesítő táblát kínál, mely lehetővé teszi, hogy a tanulók saját tempójuk szerint haladjanak akár az osztályban, akár az iskolán kívül. Matematika, természettudományos, informatika, történelem, művészettörténet, közgaztdaságtan és még más területen kínálunk tananyagokat.
Olyan intézményekkel is társultunk speciális tananyagok létrehozására, mint a NASA, a Museum of Modern Art, a California Academy of Sciences, vagy az MIT.

A magyar fordítás az Akadémia Határok Nélkül Alapítvány (akademiahataroknelkul.hu) munkája.
more » « less
Video Language:
English
Team:
Khan Academy
Duration:
02:40

Hungarian subtitles

Revisions Compare revisions

Our website uses cookies for analysis purposes.