K�RNYEZETI ADATOK PARAM�TEREINEK BECSL�S�RE SZOLG�L� ELJ�R�SOK �SSZEHASONL�T�SA
Szerz�: FEJ�R Dina, I. �vfolyam
T�mavezet�: Dr. HORV�TH Istv�n egyetemi docens
Int�zm�ny: Szegedi Tudom�nyegyetem, Term�szettudom�nyi Kar, Szervetlen �s Analitikai K�miai Tansz�k

A munka els�dleges c�lja a szakirodalomban javasolt param�terbecsl�si elj�r�sok megb�zhat�s�g�nak jellemz�se, �s a kimutat�si hat�r k�zel�ben v�gzett m�r�sek nagy hib�inak cs�kkent�s�re szolg�l� korrekci�s elj�r�sok �sszehasonl�t�sa.
A dolgozat els� r�sze ismerteti a k�rnyezeti adatsorok ki�rt�kel�s�re alkalmazott k�zel�t�sek (lognorm�lis, log-logisztikus �s gamma eloszl�son alapul�) megb�zhat�s�g�nak v�ltoz�s�t az adatsorok ferdes�g�nek f�ggv�ny�ben. A tanulm�ny m�sik r�sze a Monte Carlo m�dszerrel szimul�lt adatsorok lognorm�lis eloszl�sra kidolgozott korrekci�s elj�r�sait elemzi.
Az eredm�nyek azt mutatj�k, hogy a k�rnyezeti adatokra alkalmazott elj�r�sok csak az er�sen ferde adatsorok param�tereinek k�zel�t�s�re alkalmasak. A szimul�lt adatsorokn�l vizsg�lt korrekci�s elj�r�sok hat�sa elhanyagolhat�, viszont egyes param�terek k�z�tt exponenci�lis kapcsolat fedezhet� fel. Ez a felfedez�s lehet�s�get ad egy �j korrekci�s elj�r�s kidolgoz�s�ra.

Kulcsszavak: param�terbecsl�s, k�rnyezeti adatsorok, szimul�lt adatsorok, korrekci�s elj�r�s

COMPARISON OF METHODS FOR PARAMETER ESTIMATION OF ENVIRONMENTAL DATA
Author: Dina FEJ�R, 1st year
Tutor: Dr. Istv�n HORV�TH, associate professor
Institution: Department of Inorganic and Analytical Chemistry, Faculty of Natural Sciences, University of Szeged

The main aims of this work are describing the reliability level of parameter estimation methods proposed in specialized literature, and comparison of ways of correction for minimizing mistakes in measurements near to the detection limit.
The first part of the paper presents how the reliability of approaches (lognormal, log-logistic, and the one based on gamma distribution) changes, in relation to skew environmental data. The other part of the work monitors the correction methods based on lognormal distribution of simulated data sets.
The results show that the methods are appropriate only for estimating parameters of highly skewed data. The influence of correction with simulated data sets is negligible, but certain parameters are in exponential relation with each other. This result can be an incentive to make a new correction method.

Keywords: parametric estimate, environmental and simulated data sets, correction method