Dispersioon Dispersiooniks nimetatakse valguse murdumisnäitaja sõltuvust sagedusest (lainepikkusest). Seda põhjustab valguse elektromagnetlainete vastastikmõju aines esinevate dipoolidega. Nähtava valguse diapasoonis võib seda kirjeldada nõnda, et normaali suhtes nurga all ainele langenud valguse punasele värvusele vastava sagedusega valguskiir murdub kõige vähem ja violetsele värvusele vastava sagedusega kiir murdub rohkem ehk pikema lainepikkusega valguskiir murdub vähem kui lühema lainepikkusega valguskiir. Kõige sagedamini demonstreeritakse valge valguse lahutamist värvilisteks valgusteks kolmnurkse klaasprisma abil. Kui valge valgus läbib klaasprismat, siis valgus murdub prismas. Kui kõik värvi valgused murduksid prismas ühtemoodi, siis väljuks prismast samuti valge valgus. Tegelikkuses aga väljub klaasprismast valgus, mis on lahutatud värvilisteks valgusteks. Kui panna prismast väljunud valguse ette ...
Valguse dispersioon Valge valguse juhtimisel läbi klaasprisma tekib vikerkaarevärviline riba. Värviline riba tekib selle pärast, et prismast väljuvad eri värvi valguslained erinevate nurkade all. See on võimalik ainult siis, kui erinevaile värvustele ehk erinevaile lainepikkustele vastavad murdumisnäitajad erinevad väärtused. Aine absoluutse murdumisnäitaja sõltuvus valguse lainepikkusest (või sagedusest) nimetatakse dispersiooniks. Sellise katse prismaga tegi ka Newton 1666. a. Ta suunas aknakardinas olevast august tulnud päikesekiired läbi klaasprisma toa vastasseinale. Sinna tekkis vikerkaarevärvides valgusriba. Vikerkaart on iidsetest aegadest loetud koosnevat seitsmest värvusest. Ka Newton eristas sellest ribast seitset värvust, mida kasutatakse tänapäevalgi: violetset, sinist, helesinist, rohelist, kollast, oranzi ja punast. Seda värvilist riba hakkas Newton nimetama spektriks. Valguse ...
Valguse dispersioon Koostanud: Margit Mölder Avinurme 2010 Mis on valguse dispersioon? . Aine absoluutse murdumisnäitaja sõltuvus valguse lainepikkusest (või sagedusest) nimetatakse dispersiooniks. Valge valguse juhtimisel läbi klaasprisma tekib vikerkaarevärviline riba. Värviline riba tekib selle pärast, et prismast väljuvad eri värvi valguslained erinevate nurkade all. Valguse dispersioon on võimalik ainult siis, kui erinevaile värvustele ehk erinevaile lainepikkustele vastavad murdumisnäitajad erinevad väärtused. Dispersioonikatse skeem Newtoni katse Tegi katse 1666. a. Suunad aknakardinas olevast august tulnud valguse läbi klaasprisma seinale. Tekkis vikerkaarevärvides valgusriba. Newton hakkas värvilist riba nimetama spektriks. Valguse spekter näitab, millistest koostisosadest (komponentidest) liitvalgus koosneb. Vikerkaare 7 värvi Violetne Sinine Helsinine Roheline ...
TALLINNA TEHNIKAÜLIKOOL Raadio- ja sidetehnika instituut IRM0010 Laineväljad Laboratoorse töö:Dispersioon lainejuhis ARUANNE Üliõpilased Juhendaja Tatjana Kalinina Laboritöö teostamise kuupäev: 14.09.2011 Aruanne esitatud ............................................... (kuupäev) Aruanne tagastatud ............................................ (kuupäev) Aruanne kaitstud .............................................. (kuupäev) ...................................... (juhendaja 1. Töö eesmärk Uurida lainelevikut lainejuhis ja selle levimise sõltuvust sagedusest. Uurida laine levikiiruse sõltuvust sa...
TALLINNA TEHNIKAÜLIKOOL Raadio- ja sidetehnika instituut Laboratoorse töö ,,DISPERSIOON LAINEJUHIS" ARUANNE Täitjad: Anton Erki Janar Juhendaja: J. Pärn Töö tehtud: 26.09.2007 Aruanne esitatud: ............................................... Aruanne tagastatud: ............................................ Aruanne kaitstud: .............................................. Juhendaja allkiri: .................... Töö käik 1.Mõõta lainejuhi külgede pikkused: Lainejuhi laius: a = 0,023 m Lainejuhi kõrgus: b = 0,010 m 2. Arvutada kriitiline lainepikkus vabas ruumis: kr = 2a = 0,046 m 3. Leida vastav sagedus: C=* f fkr = C/kr = 3*108/0,046 = 6,52GHz 4. Häälestame generaatori etteantud sagedustele f0x: 1) f01 = 8 GHz 2) f02 = 10 GHz 3) f03 = 13 GHz 4) f04 = 16 GHz Liikudes sondiga...
KONTROLLTÖÖ NR 2 KORDAMINE 1. Mida nim. valguse peegelduseks ja sõnasta valguse peegeldumisseadus? Valguse peegeldumine on nähtus, kus valguskiir muudab oma suunda vsatasmõjus teiste kehadega. Seadus: Langev kiir, peegeldunud kiir ja pinnanormaal on ühes tasandis.Langemisnurk on võrdne peegeldumisnurgaga. 2. Konstrueeri kujutis tasapeeglis ja nimeta selle kujutise omadused? Omadused: näiline, sümmeetriline esemega, kaugused peeglist võrdsed. 3. Mida nim. valguse murdumiseks? Valguse murdumine on nähtus, kus valguskiire suund üleminekul ühest keskkonnast teise muutub. 4. Mida nim.antud keskkonna absoluutseks murdumisnäitajaks, arvutusvalem, selle füüsikaline sisu, milline keskkond on optiliselt tihedam, hõredam (valguse kiiruse ja abs. m. näitaja alusel)? Keskkonna absoluutne murdumisnäitaja- antud keskkonna murdumisnäitaja vaakumi suhtes. n= c / v c-kiirus vaakumis 300 000 km/s , v-kiirus keskkonnas fü...
DISPERSIOON, SPEKTER, SPEKTRAALANALÜÜS Valguse dispersioon nim. aine abs. murdumisnäitaja sõltuvust valguse lainepikkusest (või sagedusest). ·Valge valguse läbiminekul läbi kolmnurkse klaasprisma lahutub valge valgus koostisosadeks ja tekib spekter. ·Aine abs. murdumisnäitaja on seda suurem, mida väikesem on valguse lainepikkus. Spekter näitab valguse intensiivsuse jaotust lainepikkuste või sageduste järgi. ·Spektreid saadakse ja uuritakse spektraalaparaatidega: 1. Spektroskoop valgus realiseeritakse visuaalselt (silmaga). 2. Spektrograaf valgus realiseeritakse fotograafiliselt. 3. Spektromeeter valgus realiseeritakse elektriliselt. ··Spektreid jaotatakse oma tekkepõhjuse järgi kiirgus ja neeldumisspektriteks. Kiirgusspekter näitab, millise lainepikkusega ja intensiivsusega valgust keha kiirgab. Neeldumisspekter näitab, millise lainepikkusega valgust ja kui tugevalt keha neelab. ·Külm gaas neelab samasuguste lainepikkus...
Valguse dispersiooniks nim aine absoluutse murdumisnäitaja sõltuvust valguse lainepikkusest (dispersio hajumine). Avastas Newton 1666. aastal. Spekter: Spekter näitab, millistest komponentidest liitvalgus koosneb. Prisma ei muuda valget valgust, vaid lahutab selle koostisosadeks (sest prisma murdumisnäitaja oleneb valguse lainepikkusest). Mida väiksem on lainepikkus, seda rohkem kalduvad valguslained murdumisel esialgsest suunast kõrvale. Kõige rohkem kaldub kõrvale violetne, kõige vähem punane valgus. Aine murdumisnäitaja on seda suurem, mida väiksem on valguse lainepikkus. Kõigi ainete murdumisnäitaja väheneb valguse lainepikkuse suurenedes (erinevus 12%). Dispersioon esineb ka valguse läbiminekul paralleelsest klaasplaadist, kuid siis väljuvad erivärvilised valguslained kõik ühes suunas ja meie silm neid ei erista. Valguse interferentsiks nim valguslainete liitumist, mille tulemusena valguse intensiivsus mingis ruumipu...
KONTROLLTÖÖ VALGUSE DISPERSIOON 1. Mis on dispersioon? Dispersiooniks nimetatakse valguse lahutumist spektriks 2. Milliseid uurimisi saab läbi viia tänu dispersioonile? Tänu dispersioonile saab uurida aine muutumisnäitajat ja valguse lainepikkust. 3. Kas dispersioon on füüs. suurus/nähtus/ühik? Dispersioon on füüsikaline nähtus. 4. Mis on spekter? Spekteriks nim. valge valguse lahutamisel saadud spektrivärvuseid. vikerkaarevärviline riba, mis tekib valge valguse lagunemisel 5. Kes uuris esimesena spektrit? Esimesena uuris spektrit Newton. 6. Nimeta spektraalaparaadi põhiosad. Spektraalaparaadi põhiosa on prisma või difraktsioonivõre 7. Milleks kas. spektraalaparaate? spektraalaparaate kasutatakse spektrite saamiseks ja uurimiseks. 8. Mis on kollimaator? Kuidas see töötab? Kollimaator on aparaadi osa, kuhu suunatakse uuritav ...
SPEKTRAALANALÜÜS Spektraalanalüüs on aine keemilise koostise kindlakstegemine kiirgus- või neeldumisspektrite abil. Kasutatakse joonspektril. Spektraalaparaat optikariist, millega lahutatakse valgus spektriks ja uuritakse seda (nt spektroskoop ja monokromaator). Spektraalanalüüsi eelised keemilise analüüsi ees: 1. ei mõjuta aine keemilist koostist; 2. piisab väikestest ainekogustest; 3. ainet saab uurida eemalt (in situ) ilma laborisse toomata. Eelised: · Tundlik meetod · Ta ei muuda aine keem. koostist · On võimalik analüüsi teha suurte vahemaade tagant (nt.tähtede keem. koostis) · Täpne ja lihtne. NÄITEKS: · Juuste spektraalanalüüs, kus juuksesalgud Moskvasse saadetakse ja pärast saab teada, mis aineid organismis puudu on ja mis põhjustab juuste liigset väljalangemist. Juuste spektraalanaluusi meetodi järgi saab täpselt kindlaks määrata erinevaid närvisusteemihaigusi, nahahai...
TALLINNA TEHNIKAÜLIKOOL Raadio- ja sidetehnika instituut Õppeaine: Laineväljad IRM0010 Laboratoorse töö: Dispersioon lainejuhis Aruanne Täitjad: Juhendaja: Töö sooritatud: Aruanne esitatud: .............20.. Aruanne tagastatud: ...........20.. Aruanne kaitstud: .............20.. ...................................... (juhendaja allkiri) 1. Mõõtsime lainejuhi külgede pikkused, milledeks saime a = 2,3 cm = 0,023 m b = 1,0 cm = 0,010 m 2. Arvutasime kriitilise lainepikkuse vabas ruumis kr = 2*a kr = 2 * 0,023 = 0,046 m ning leidsime vastava sageduse fkr c = *f => f = c / fkr = 3*10^8 / 0,046 = 6,522*10^9 Hz = 6,522 GHz 3. Mõõtsime lainepikkuse mõõtesilla abil kriitilisest lainepikkusest kõrgematel sagedustel. Selle...
Tallinna Lilleküla Gümnaasium 14-18 AASTASTE TÜDRUKUTE JALANUMBER AASTAL 2011 Uurimustöö Juhendaja: Tallinn 2011 Sissejuhatus Uurisin 14-18 aastaste tüdrukute jalanumbreid 2011. aastal. Tüdrukuid oli kokku 16 ja nad olid valitud juhuslikult. 1. Statistiline kogum 39; 39; 40; 38; 39; 40; 37; 38; 38; 36; 41; 36; 38; 38; 40; 37 2. Variatsioonirida 36; 36; 37; 37; 38; 38; 38; 38; 38; 39; 39; 39; 40; 40; 40; 41 3. Sagedustabel 2 realine tabel, mille ühes reas on tunnuse (x) erinevad väärtused ja teises reas nende esinemise sagedused (f) Jalanumber (x) 36 37 38 39 40 41 Sagedus (f) 2 2 5 3 3 1 Sageduste summa n=16 Tulpdiagramm 4. Suhteline sagedus (w) Tunnuse väärtuse esinemise arvu f suhe ...
▲♦❡♥❣ ✶✵ ❖♣t✐❦❛ ❚❡❡♠❛❞✿ ●❡♦♠❡❡tr✐❧✐♥❡ ♦♣t✐❦❛✳ P❡❡❣❡❧❞✉♠✐♥❡✳ ▼✉r❞✉♠✐♥❡✳ ❉✐s♣❡rs✐♦♦♥✳ ▲❛✐♥❡♦♣t✐❦❛✳ ❋♦t♦❡❢❡❦t ❥❛ ❢♦♦t♦♥✐❞✳ ❑✐r❥❛♥❞✉s✿ ❋üüs✐❦❛ ❦äs✐r❛❛♠❛t✱ ❧❦ ✼✾✕✶✵✶✳ ●❡♦♠❡❡tr✐❧✐♥❡ ♦♣t✐❦❛ ●❡♦♠❡❡tr✐❧✐♥❡ ♦♣t✐❦❛ ❡❤❦ ❦✐✐rt❡♦♣t✐❦❛ ♦♥ ♦♣t✐❦❛ ❤❛r✉✱ ❦✉s ❡✐ ♦❧❡ ♦❧✉❧✐♥❡ ✈❛❧❣✉s❡ ❧❡✈✐♠✐s✈✐✐s✱ ✈❛✐❞ ❛✐♥✉❧t ❧❡✈✐♠✐sss✉✉♥❞✳ ❱❛❧❣✉s❦✐✐r ♦♥ ✈❛❧❣✉s❡♥❡r❣✐❛ ❧❡✈✐♠✐ss✉✉♥❞❛ ♥ä✐t❛✈ ❥♦♦♥✳ ●❡♦♠❡❡tr✐❧✐s❡ ♦♣✲ t✐❦❛ ü❧❡s❛♥❞❡❦s ♦♥ ♦❜❥❡❦t✐❞❡ ❦✉❥✉t✐s❡ ❧❡✐❞♠✐♥❡ ♣är❛st ♦♣t✐❧✐s❡ süst❡❡♠✐ ❧ä❜✐♠✐st✳ ❱❛❧❣✉s ❧❡✈✐❜ ü❤t❧❛s❡s ❦❡s❦❦♦♥♥❛s s✐r❣❥♦♦♥❡❧✐s❡❧t✱ ❦✉♥✐ ❥õ✉❛❜ ♠✐♥❣✐ t❡✐s❡ ❦❡s❦❦♦♥♥❛♥✐✳ ❑❛❤❡ ❦❡s❦❦♦♥♥❛ ♣✐✐r✐❧ ♠✉✉❞❛❜ ✈❛❧❣✉s❦✐✐r ❧❡✈✐♠✐ss✉✉♥❞❛✳ ❑✉✐ ✈❛❧❣✉s ♣öör❞✉❜ t❛❣❛s✐ ❡s✐♠❡ss❡ ❦❡s❦❦♦♥❞❛✱ s✐✐s ♥✐♠❡t❛t❛❦s❡ ♥ä❤t✉st ♣❡❡❣❡❧❞✉♠✐s❡❦s✳ ❋❡r♠❛t ♣r✐♥ts✐✐♣✿ ❧❡✈✐❞❡s ♣✉♥❦t✐st ❆ ♣✉♥❦t✐ ❇✱ ✈❛❧✐❜ ✈❛❧❣✉s t❡❡✱ ♠✐❧❧❡ ❧ä❜✐♠✐s❡❦s ❦✉❧✉♥✉❞ ❛❡❣ ♦♥ ♠✐♥✐♠❛❛❧♥❡✳ P❡❡❣❡❧❞✉♠✐♥❡ ❋❡r♠❛t ♣r✐♥ts✐✐❜✐st t✉❧❡♥❡✈❛❞ ♣❡❡❣❡❧❞✉♠✐s✲ ❥❛ ♠✉r❞✉♠✐ss❡❛❞✉s❡❞✳ P❡❡❣❡❧❞...
Matemaatiline statistika - Statistika on teadus, mis käsitleb arvandmete kogumist, töötlemist ja analüüsimist. - Üldkogum on looduse/ühiskonna nähtus või objektide hulk, mille kohta soovime teha teaduslikult põhjendatud järeldusi. - Üldkogumi osa nimetatakse valimiks. Valim: - Igal üldkogumi objektil peab olema võimalus valimisse sattuda. -Valim peab olema arvukas. Kõikne valim ehk üldkogum. Andmete kogumine ja ettevalmistamine töötlemiseks 1) Arvtunnus (kvantitatiivne) - diskreetsed -pidevad -Juhuslik valik -Planeeritud valik -Järjestatud 2) Mittearvtunnus (mittekvantitatiivne) -kodeeritud -Nominaaltunnus: Pärast kodeerimist ei ole mõtet järjestada. -Järjestustunnus: 5 v.hea; 4 hea; 3 rahuldav jne. Binaarne tunnus...
Geomeetriline optika-on optika osa, milles uuritakse valguse levikut läbipaistvates keskkondades valguskiire mõiste alusel. valguskiir-on joon, mille sihis valgus levib. Langemisnurgaks nimetatakse nurka, mis moodustub langeva kiire ja langemispunktist peegelpinnale tõmmatud ristsirge vahel. Valguse murdumine on valguskiirte suuna muutumine nende läbiminekul kahe keskkonna lahutuspinnast. Murdumisnurk on nurk murdunud kiire ja keskkondade lahutuspinnale langemispunktist tõmmatud ristsirge vahel. prisma-ruumiline kujund ehk keha, millel on kaks põhitahku, mis on omavahel võrdsed ja asuvad paralleelsetel tasanditel. absoluutne ja suhteline murdumisnäitaja-näitab teise ja esimese keskabsoluutse murdumisnäitaja suhet Kumerlääts on lääts, mis on keskelt paksem kui äärtelt nõguslääts on lääts, mille ääred on paksemad kui keskkoht. fookus- on punkt, kuhu koondub nõguspeeglile langev paralleelne valgusvihk. fookuskaugus- on läätse optilise kesk...
Kirjeldav statistika Uuritavad indiviidide või esemete kogu või uuritavat juhulikku nähtus, mille kohta tahetakse otsuseid langetada, nimetatakse statistiliseks kogumiks (ka valimiks). Kogumit uuritakse tema objektide mingi omaduse järge, mida nimetatakse tunnuseks. Tunnused · Arvulised tunnused (pikkus, aeg, temperatuur jne) · Mittearvulised tunnused (silmade ja juuste värvus näiteks) Statistiline rida a1, a2, a3, ..., an - Statistilise rea liikmed N Kogumi maht (statistilise rea maht) 01) Ühe klassi kontrolltöö hinnete rida oli järgmine: 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5. (variatsioonirida) Kui kirjutatakse realiikmed kasvavas või kahanevad järjekorras (võrdsed liikmed kirjutatakse järjest), siis saadakse variatsioonirida. Sagedustabel Hinne x 2 3 4 5 Sagedus fa 3 7 10 8 fb 2 5 9 6 N: 2+5+9+6 = 22 Igale hindele vastab tema esinemise arv. N ...
FÜÜSIKA KORDAMINE: *VALGUSE MURDUMINE 1. seaduspärasus ja seadus füüsikas: · Seaduspärasus kirjeldab kahe nähtuse vahelist põhjuslikku seost.(näitab kuidas ühe füüsikalise suuruse muutumine muudab teist suurust.) · Seadus annab täpse, tavaliselt matemaatilise seose muutuvate suuruste vahel. · Valguse murdumise seaduspärasus- valguse levikul optiliselt hõredamast keskkonnast optiliselt tihedamasse keskkonda murdub valgus keskkondade lahutuspinna ristsirge poole. 2. valguse kiiruse ja lainepikkuse muutumine murdumisel: · Murdumisel läheb valgus ühest keskkonnast teise, järelikult muutub ka valguse kiirus. · Murdumisel muutub valguse lainepikkus (v = f ?) · Üleminekul optiliselt hõredamast keskkonnast optiliselt tihedamasse lainepikkus väheneb, vastupidisel levikul suueneb. Aine Valguse kiirus Õhk 300 000 Vesi 225 000 Klaas 200 000 Teemant...
Tõenäosus, et teatud korvpallur tabab ühe viskega korvi, on 0,45. p= 0.45 n= 11 0 1 0.0125381105 2 0.0512922703 3 0.125899209 4 0.2060168874 5 0.2359829802 6 0.1930769838 7 0.1128371983 8 0.046160672 9 0.0125892742 10 0.002060063 11 0.0001532278 bab ühe viskega korvi, on 0,45. Korvpallur teeb 16 viset. Kui suur on tõenäoseim korvide arv? p 0.45 p n 16 n 7 0.1968692226 testitud ja õige 6 8 0.1812091708 5 6 0.1684325571 ...
Valguslaine on ristlaine, mis koosneb ristsuunas võnkuvaist elektri- ja magnetväljast.Lainepikkus (ühik nm) näitab kaugust valguslaine kahe samas võnkefaasis oleva naaberpunkti vahel. Laineperiood T (1s) näitab aega, mis kulub valguslainel ühe lainepikkuse läbimiseks. Laine sagedus f (1 Hz) näitab, mitu võnget teeb laine ajaühikus. Laine kiirus v (1 m/s) näitab, kui pika tee läbib laine ajaühikus. v = f = /T. c valguse kiirus vaakumis. c = 3·108 m/s. Laine faas määrab ära muutuva suuruse väärtuse antud aja hetkel. Valguse intensiivsus l näitab, kui palju energiat kannab valguslaine ajaühikus läbi pinnaühiku. Põhivärvusteks on punane, roheline ja sinine. Kõige tugevama aistingu annab roheline värvus. Infravalguseks ehk soojuskiirguseks nim elektromagnetlaineid, mille lainepikkus on suurem kui punasel valgusel. Ultravalguseks nim el.magnetlaineid, mille lainepikkus on väiksem kui violetsel valgusel. Nähtust, kus lained painduvad tõkete...
1)Valgus on elektromagnet lainetus, mille lainepikkus on vahemikus 380..760 nm. Valgusel on kahesugune olemus: · Levimisel avalduvad tema lainelised omadused(inteferents, difraktsioon) ja seda paremini, mida suurem on lainepikkus. · Vastasmõjus ainega ilmnevad valguse korpuskulaarsed omadused(fotoefekt, valguse rõhk) seda paremini mida väiksem on valguse lainepikkus. 2) Inteferents- kahe laine liitumine, mille tulemusena erinevais ruumipunktides võnkumised tugevdavad või nõrgendavad üksteist. Lained peavad olema koherentsed. 3)Difraktsioon- lainete paindumine tõkete taha. Tõkete mõõtmed peavad olema väiksemad või võrrelavad lainepikkusega. 3) Dispersioon-aine absoluutse murdumisnäitaja sõltuvus valguse lainepikkusest või sagedusest. Aine murdumisnäitaja on seda suurem, mida väiksem on valguse lainepikkus. Punane murdub vähem, sinine rohkem. 4)Fotoefekt- e...
Keili Kajava Rakendusstatistika arvutusgraafiline töö 2010 Keili Kajava Osa A 1. Keskväärtus: Dispersioon: Standardhälve: Mediaani leidmiseks rivistan arvud tabelis kasvavasse järjekorda ja leian sealt valimi keskel oleva väärtuse ehk tabeli algusest või lõpust 13.-nda arvu (sest valimi maht on 25). Me=44 Haare: R=99-2=97 2. Keskväärtuse usaldusvahemiku leidmine (leitud t-jaotuse tabelist) Dispersiooni usaldusvahemiku leidmine (tuleb jaotuse tabelist) (tuleb jaotuse tabelist) Keili Kajava 3. 3.1 Kuna |t| < t0,95(24) (|-0,648| < 1,711), siis võib järeldada, et põhikogumi keskväärtus saab olla 25 valimi alusel. Seega H0 hüpotees vastu võetud. 3.2 Kuna 2 jääb ja vahele (13,85 < 32,1 < 36,4), siis hü...
Arvutusgraafiline töö | Mihkel Heinmaa | MHT0030 RAKENDUSSTATISTIKA ARVUTUSGRAAFILINE TÖÖ Mihkel Heinmaa | YAGB31 | sügis 2010 Osa A 1. Keskväärtus: Excel: AVERAGE Dispersioon: ( ) Excel: VAR Standardhälve: Excel: STDEV Mediaan: Mediaan on va...
Kontrolltöö "Laineoptika,, Mida tähendab ütlus ,,valgus kui elektromagnetlaine"? Valgus, nagu ka elektormagnetlaine, kannab edasi võnkumisi.Millal käitub valgus kui elektromagnetlaine, millal kui osake? Mille poolest erineb ja sarnaneb elektromagnetlaine vee- ja helilainetest? Erinevalt vee- ja helilainetest ei võngu elektromagnetlaine levimisel mingi keskkond. Elektromagnetlaines ei ole mingeid laineharju ega -põhju nagu ka veelainetele. Valguslainet iseloomustavad suurused (definitsioon, tähis, mõõtühik) LAINEPIKKUS Vahemaa, mille laine läbib ühe täisvõnke jooksul 1m LAINE SAGEDUS Võngete arv ajaühikus f 1 Hz LAINE KIIRUS Ühes ajaühikus läbitud teepikkus v=c 1m/s LAINE PERIOOD Laine võngete arv ühes ajaühikus T ...
TÕENÄOSUSTEOORIA 1 Juhuslik sündmus 1.1 Juhusliku sündmuse mõiste. Mingi katse või vaatluse tulemusena toimub teatud sündmus. Sündmusi tähistatakse tähtedega A, B, C, … . Iga sündmust vaadeldakse teatud tingimuste kompleksi olemasolu korral. Näiteks lumi sulab 0 kraadi juures normaalrõhul. Sündmused võib jaotada kolme liiki: 1. Kindel sündmus , mis toimub alati antud tingimuste juures ( päike tõuseb idast ja loojub läände). 2. Võimatu sündmus , mis ei saa kunagi antud tingimuste kompleksi korral toimuda (rong sõidab maanteel, päike loojub itta). 3. Juhuslik sündmus, mis võib toimuda või mitte toimuda (paarisnumbrisaamine täringuviskel, mündi viskamisel saada kull või kiri). 1.2 Sündmuste vahelised seosed. Sündmuste vahelised seosed on nagu vastavate hulkade vahelised seosed. 1. AB, sündmus B järeldub sündmusest A ehk sündmus A sisaldub sündmuses B. Näiteks: A = (2) ja B = (2;4;6), s...
Defineeri mõisted: Statistika Matemaatiline statistika Üldkogum. Näide. Üldkogu uurimisel on kaks võimalust: Valim. Kuidas on seotud üldkogu ja valim? Millised on nõuded valimile? Valimi moodustamise viisid. Statistiline rida. Variatsioonirida. Sagedustabel. Diagramm. Mood. Mediaan. Aritmeetiline keskmine. Variatsiooni ulatus. Hälve. Dispersioon. Standardhälve. Korrelatsiooniväli. Normaaljaotus. Statistika mõisted Andmete esitamine 1.Statistika - teadus, mis käsitleb arvandmete kogumist, töötlemist ja analüüsimist. 2.Matemaatiline statistika on matemaatika haru, mis uurib statistiliste andmete põhjal järelduste tegemise meetodeid. 3.Statistikas on oluline uurimise objekt - üldkogum. 4.Üldkogum on kas looduse või ühiskonna nähtus või objektide hulk, mille kohta soovime teha teaduslikult põhjendatud järeldusi. Üldkogumi uurimisel on kaks võimalust: a) uuritakse üldkogumi kõiki elemente b) uuritakse selle üldkogumi mingit osahulka ja t...
Statistika on teadus, mis käsitleb arvandmete kogumist, töötlemist ja analüüsimist. Matemaatiline statistika uurib statistika teoreetilisi aluseid, ta uurib statistiliste andmete põhjal järelduste tegemise meetodeid. Üldkogum on kas looduse või ühiskonna nähtus või objektide hulk, mille kohta soovime teha teaduslikult põhjendatud järeldusi(Populatsioon).Valimiks nimetatakse mõõtmiseks võetud üldkogumi osa. Juhuslik valim, valimisse kuuluvad objektid valitakse välja täiesti juhuslikult üldkogumi kõigi objektide hulgast. Planeeritud valim valimisse kuuluvad objektid määratakse katseplaani järgi. Kõikne valim, valim langeb ühte üldkogumiga. Valim peab olema:*küllalt arvukas *igal üldkogumi objektil peab olema võrdne võimalus valimisse sattuda. Objekt-tunnustabel saab kasutada:* andmed õpilaste kohta* riigiakadeemiasse sisseastumiskatsed. Arvulised tunnused:*Pidev tunnus võib omandada kõiki reaalarvulisi väärtusi mingist piirkonnast (kasv, ...
Füüsika kordamine 1. Mida näitab laeng? Laeng näitab kui tugevasti keha osaleb elektromagnetilises vastastikmõjus. 2. Nimeta laengu liigid ja kuidas nad üksteist mõjutavad. Positiivsed ja negatiivsed laengud. Samanimelised tõukuvad ja erinimelised tõmbuvad. 3. Mis on elementaarlaeng? Millised osakesed ja millise märgiga esineb? Elementaarlaeng on vähim iseseisev eksisteeriv laeng. Prootonid, elektronid ja neutronid. 4. Laengu jäävuse seadus. Elektriliselt isoleeritud süsteemi kogulaeng on jääv suurus. 5. Mis on ja kuidas tekib positiivne ioon ja negatiivne ioon? Positiivne ioon on positiivselt laetud osake, mis tekib kui aatom loovutab väliskihilt elektrone. Negatiivne ioon on negatiivselt laetud osake, mis tekib kui aatom liidab väliskihile elektrone. 6. Mis on elektrivool ja kuidas on määratletud selle suund? Elektrivool on laengukandjate suunatud liikumine ja v...
OSA A Tabel1 Xi ni ni*xi ni*(xi)2 ni(xi-Xk)2 9 37 1 37 1369 263,74 15 54 3 162 26244 1,73 18 intervalli nr 94 2 188 35344 3322,76 19 1 32 1 32 1024,00 2809,00 30 2 19 1 19 361 1172,38 32 3 33 1 33 1089 409,66 33 4 69 1 69 4761 248,38 37 5 51 1 51 2601 5,02 41 89 1 89 7921 1278,78 43 43 2 86 7396 209,72 43 18 1 18 324 1241,86 49 9 88 ...
Rakendusstatistika arvutusgraafilise AGT-1 andmed ja lahenduse kontrollelemendid MHT/2013 Üliõpilane: Üliõpilaskood: Lahenduse esitamiskuupäev: 21.11.2013 Andmete kood: Andmed Andmed-A: valim A mahuga N=25 (arvkarakteristikud, jaotuse analüüs, dispersioonanalüüs, aegrida ) 37 54 94 32 19 33 69 51 89 43 18 88 9 30 62 41 81 54 49 54 15 94 85 43 87 Andmed-B: valimid B1 ja B2 ( korrelatsioon, regressioonimudeli leidmine ja analüüs) xi 1,1 2,8 2,2 5,1 3,7 yi 7,2 8.9 6,8 19,3 13,1 Valim B1: Paarisvalim (xi, yi) regressioonimudeli le...
SI ühiku rahvusvaheliselt kehtestatud kohustuslikud füüsikaliste ja keemiliste suuruste ühikud.SIpõhiühikud: Meeter (l; m) pikkuse ühik. Kilogramm (m; kg) massi ühik.Sekund (t; s) aja ühik. Amper (I; A) elektrivoolutugevuse ühik. Kelvin (T; K) temperatuuri ühik. Mool (; mol) ainehulga ühik. Kandela (Iv; cd) valgustugevuse ühik. 1kWh 1 kilovatt-tund = UIt / 1000 kWh. 1mmHg 1 mm elavhõbeda sammast = 133,3 Pa. 1.Skaalarid ja vektorid Suurusi , mille määramiseks piisab ainult arvväärtusest,nimetatakse skalaarideks. Näiteks: aeg , mass , inertsmoment jne. Suurusi , mida iseloomustab arvväärtus (moodul) ja suund , nimetatakse vektoriks. Näiteks: kiirus , jõud , moment jne. Vektoreid tähistatakse sümboli kohal oleva noolekesega v . 1. Vektori korrutamine skaalariga. av= av 2. Vektorite liitmine. v= v1 + v2 3.Vektorite skalaarne korrutamine. Kahe vektori skalaarkorrutiseks nimetatakse skalaari , mis on võrdne nende vektorit...
OSA A 1. Hindame valimi parameetreid Hindamiseks kasutame järgmised valemid: Keskväärtus: 44,12 Dispersioon: 673,44 Standardhälve: 25,95 Mediaani ja haarde leidmiseks teeme valimi liikmete ümberjärjestuse: Mediaan: 51 Haare: 92-4= 88 2. Leiame keskväärtuse ja dispersiooni usaldusvahemikud (usaldusnivoo = 0,10), eeldades üldkogumi normaaljaotust Keskväärtuse jaoks kasutame t-statistikut f = N 1 = 24 t0,95(24) = 1,7109 = 8,88 (poollaius) P(35,24 < < 53) = 0,9 Dispersiooni jaoks kasutame 2-statistikut f = N 1 = 24 20.95(24) = 36,415 20.05(24) = 13,848 P (443,9 < 2 < 1167,15) = 0,9 3. Kontrollime hüpoteese keksväärtuse ja dispersiooni kohta, eeldades üldkogumi normaaljaotust, ja kasutades usaldusnivood = 0,10 3.1 H0: = 50; H1: 50 Kontrollimiseks kasutame t-statistikut: t = 1,1329 f = N 1 = 24 Kriitiline t-statistiku väärtus t0,95(24) = 1,711 Kuna t < tkr, sii...
Kooli nimi Õpilase nimi Klass Statistika XII B klassi bioloogia ja geograafia hinnete ning keskmiste hinnete põhjal Uurimustöö matemaatikast Juhendas: Õpetaja nimi Tallinn 2010 Sissejuhatus Antud uurimustöö on koostatud ...(kooli nimi)... XII B klassi küsitluse põhjal. Küsitluse käigus määratleti ära õpilaste bioloogia ning geograafia hinne. Antud töös on vaadeldud statistilisi uurimismeetodeid kasutades kolme tunnust bioloogia hinnet, geograafia hinnet ning nende ainete keskmist hinnet. Samuti on välja toodud ka kõik kogutud andmed tabelis. Kõikide uurimustöös esinevate mõistete definitsioonid ning nende tähistused on eraldi välja toodud. Kokkuvõte on esitatud viimase leheküljena. 1. Uurimustöös esinevate mõistete ja tähistuste selgitused ...
OPTIKA Valguskiir valguse levimise suuna geomeetriline vaste, sirge, mis on risti lainefrondiga. Täielik peegeldus- nähtus, mis esineb valguse levimisel optiliselt tihedamast keskkonnast optiliselt hõredamasse keskkonda. Kui suunata valgus kahe keskkonna lahutuspinnale optiliselt tihedamast keskkonnast, siis on valguse murdumisnurk suurem langemisnurgast. Mingi langemisnurga korral on murdumisnurk võrdne 90º. Seda nurka nimetatakse täieliku peegeldumise piirnurgaks. Sellest suuremate langemisnurkade korral valgus ei tungi teise keskkonda, vaid peegeldub esimesse tagasi. Interferentsiks nimetatakse lainete liitumist, mille tulemusena lained tugevdavad või nõrgendavad üksteist. Lainete liitumise tulemus on määratud käiguvahega. Käiguvahe on teepikkuste vahe, mis lainetel tuleb liitumispunkti jõudmiseks läbida. Valguslainete puhul muutub valguse intensiivsus. Huygensi-Fresneli printsiibi kohaselt iga l...
KIRJELDAVAD STATISTIKUD INTERVALLITUD REAS Kirjeldav statistika on numbriliste andmete organiseerimine ja summeerimine, see on vajalik andmeanallüüsi esimesel etapil. Valimit kirjeldatakse, kuid üldistusi ei laiendata üldkogumile. Kirjeldav statistika annab järgmist informatsiooni: uuritava tunnuse väärtuste vahemik tunnuse kõige tüüpilisemad väärtused tunnuse varieeruvus Lisaks aitab kirjeldav statistika sõnastada hüpoteese ning tõlgendada uurimistulemusi. Asendikarakteristikud(annavad infot selle kohta, kuidas tunnuse väärtus paikneb). Need on aritmeetiline keskmine, mediaan ja mood. Nende välja arvutamine oleneb sellest, pas meil on tegu pidevate(mingi vahemik) või diskreetsete(1 väärtus) andmetega. Hajuvuskarakteristikud(kui erinevad on väärtused valimi erinevatelobjektidel).Nende eesmärgiks on mõõta andmete varieeruvust andmekogumis(iseloomustavad tunnuse üksikväärtuseerinevust kes...
3 1. laengute vastastikkune toime(coulomb) 2. elektrivool 3. dielektrikud 4. elektrolüüs(faraday seadused) 5. valguse dispersioon 1. Jõud, millega üks laeng mõjub teisele on võrdeline nedne laengute suurusega ja pöördvõrdeline nende langute vahekauguse ruuduga. Ühenimeliste laengute korral on jõud positiivne (tõukuvad) ja erinimeliste puhul negatiivne(tõmbuvad) 2. Asetades elektrijuhi elektrivälja hakkab juhis olevatele vabadele laengutele mõjuma elektriline jõud f=qE See tekitab laengute korrapärase liikumise välja sihis. Positiivse laenguga välja suunas ja negatiivsega vastassuunas. Metallides ja pooljuhtides on laengukandjateks elektronid, elektrolüütides ja ioniseeritud gaasides lisaks ioonid. Kui voolu suund juhis ajas ei muutu on tegemist alalisvooluga. Voolutugevus on võrde ajaühikus juhi ristlõiget ...
Praktikum nr 3. Mõõtmiste kaalud. Sõltumatute mõõtmiste kovariatsioonimaatriks ja kaalumaatriks Ülesanne 1. Algandmetena on antud polügonomeetriakäigus kolme täisvõttega mõõdetud parempoolsed nurgad ja nende standardhälbed. Leia nurkade kaalud. Koosta mõõtmise kaalu- ja kovariatsioonimaatriksid. Nurgamõõtmiste kaalud leiame nende standardhälvete S järgi. Nurga kaaluks on tema 1 w= dispersiooni pöördväärtus ehk valemina väljendades S2 . Nurga mõõtmistulemuse kaal määrab tema suhtelise väätuse võrreldes teiste tulemustega. Juhul kui on tegu täpse mõõtmisega, siis on selle dispersioon väike ja sellest tulenevalt kaal suur. Järgnevalt leiame igale nurgale ka dispersiooni, mis on sellele nurgale vastava standardhälbe ruut. Igale nurgale arvutatud vast...
Tallinna Tehnikaülikool Automaatika instituut Mõõtmine ISS0050 Laboratoorne töö nr 4 Juhuhälbed Töö mõõdetud 20.04.2011 Töö esitatud Töö kaitstud Tallinn 2011 AUTORIDEKLARATSIOON Deklareerin, et olen antud laboratoorse töö teostanud vastavalt eeskirjale, mõõtmisi olen teostanud koos etteantud brigadiriga . Aruande olen koostanud ise. Autor Üldine iseloomustus: Juhuhälvete põhjusi on palju ning nende väärtusi ei ole võimalik ennustada,küll aga hinnata. Töö eesmärk: Käesolevas töös vaatleme olukorda, kus mõõdetav suurus ise ei ole juhusliku iseloomuga, vaid juhuhälbed mõõtmisel on põhjustatud mõõtmisprotsessist. Mõõtmistulemused to=2328 ms Nr ti to ti-to (tk-ti)2 (ti-to)2 Nr ti to ti-to (tk-...
Tallinna Tervishoiukõrgkool Optomeetria õppetool Üliõpilane: Teostatud: Õpperühm: Kaitstud: TO Töö nr: 15 REFRAKTOMEETER Töö eesmärk: Uuritava vedeliku Töövahendid:Refraktomeeter uuritav vedelik, murdumisnäitaja n, keskmine dispersiooni bensiin või bensool, tükk vatti või pehmet nF-nC ja Abbe arvu määramine riiet Skeem TÖÖ TEOREETILISED ALUSED Valguse langemisel kahe keskkonna lahutuspinnale peegeldub osa valgust samasse keskkonda tagasi ja osa murdub teise keskkonda. Murdumisseaduse kohaselt on langemisnurk α ja murdumisnurk β seotud kokkupuutuvate keskkondade murdumisnäitajatega järgmise valemi 1 a...
Iseseisev töö nr 1. Mõõtmistulemuste asendi- ja hajuvuskarakteristikute arvutamine. Histogrammi koostamine. Ülesanne 1. Arvutada ühele suunale tehtud 50 lugemi sekundiosade põhjal mõõtmistulemuste asendi- ja hajuvuskarakteristikud. Koosta mõõtmistulemuste kohta histogramm. Vastavalt tööjuhendile koostame ette antud andmetest variatsioonirea kasutades selleks Excel’is olevat Sort funktsiooni. Järgnevalt leiame valimi aritmeetilise keskmise Average käsuga. Lisaks tuleb leida valimi mood, mediaan, dispersioon ja standardhälve kasutades selleks Excel’i funktsioone. Järgnevalt antud valimile vastavad mainitud suurused: 1. Aritmeetiline keskmine- 37,8 2. Valimi mood- 32,1 3. Valimi mediaan- 37,9 4. Valimi dispersioon- 9,7 5. Valimi standardhälve- 3,1 Lisaks tuleb leida valimile vastavad asendi-ja hajuvuskarakteristikud Excel’i ...
Eksponentkeskmist kasutatakse, kui on tegemist: 1. Keskmise taseme leidmisega väga pikkades aegridades 2. Keskmise taseme leidmisega momentreas ja ajavahemikud on võrdsed 3. Keskmise taseme leidmisega perioodreas ja perioodid ei ole võrdsed 4. Aegreaga ja väärtuste standardhälbe arvutamise juures 5. Aegreaga ja selle tasandamise juures Valimivaatluse korral 1. Usalduspiiride laius sõltub väärtuste varieerumisest 2. Suurema valimi kasutamisel usalduspiirid laienevad 3. Valitud usaldatavus ei avalda mõju moodustatava valimi suurusele 4. Keskmine esindusviga ei sõltu valimi suurusest 5. Suurem valimi kasutamine vähendab väärtuste varieerumist üldkogumis Esindusviga on oma sisult: 1. Viga mis tekib aritmeetilise keskmise ebatäpsuse tulemusena 2. Kõikide võimalike esindusvigade harmooniline keskmine 3. Väljavõtukogumi ja üldkogumi struktuurid erinevuse tulemusel tekkinud ebatäpsus ...
Koormuse sobitamine liiniga: 1. 2.Milleks toimub sobitamine? Maksimaalse ülekande tingimuseks on, et allika ja tarbija sisendtakistused oleksid kaaskompleksed - reaalosad võrdsed ja imaginaarosad vastasmärgiga. Üldjuhul ei lülitata generaatorit vahetult koormusega vaid ülekanne toimub ülekandeliini abil. Sellepärast tuleb sobitada liin ja koormus. 3.Mis toimub liinis? Kui peegeldusi liini ja koormuse (antenni) ühenduskohast ei toimu, siis öeldakse, et liin on koormusega sobitatud. Seega ja Umax = Umin ehk signaali mähisjoon liinis on sirge ja SWR = 1. Kui liin on koormusega täiesti sobitamata, siis SWR = ja signaali mähisjoon 3 kõigub liinis tugevasti. Järelikult mida suurem on SWR, seda halvemini on liin koormusega sobitud ehk tugevam on signaali mähisjoone kõikumine liini. 4.Seisulainetegur/peegeldustegur Seisulaine...
1.Praak detaili tootmise tõenäosus on 0,0345. Leida tõenäoseim praagi hulk 500 detaili tootmisel. 0,035 n=500 6,3 p= p=0,035 n*p-q+1 n=17 q= 1-p=0,965 q=1-p 17,935 tõenäoseim praagi hulk on 17 detaili 2. Binoomjaotus Kulli ja kirja visatakase 5x . Leida tõenäosus et kull tuleb peale poole : a) vähem kui 2x b) mitte vähem kui 2x A. m p 0 0,03125 1 0,15625 0,1875 true- sama vastus mis p(a) P(A) 0,1875 EELNEVATE SUMMA B m= P 2 0,3125 3 0,3125 ...
TÕENÄOSEIM SAGEDUS Ülesanne 1 Praakdetaili tootmise tõenäosus on 0,035. Leida tõenäoseim praagi hulk 500 detaili tootmisel. m*=täisosa(np-q+1), kus m*-tõenäoseim sagedus n=500 p=0,035 q=1-0,035=0,965 m*=500*0,035-0,965+1=17,535 Vastus: Tõenäoseim praagi hulk on 17 detaili. Ülesanne 2 Kulli ja kirja visatakse 5 korda. Leida tõenäosus, et kull tuleb peale: a) vähem kui kaks korda; b) mitte vähem kui kaks korda. a) vähem kui kaks korda n= 5 5 on väike - kasutan binoomjaotust Tõenäosus, et kull tuleb peale p=0,5 Meid huvitavad variandid (kull tuleb 0 või 1 korda) m p 0 0,03125 1 0,15625 0,1875 Tõenäosus, et kull tuleb peale vähem kui kaks korda. b) mitte vähem kui 2 korda ehk rohkem kui 2 korda m p 2 0,3125 ...
Ül. 1. Laskur tulistab märklauda 3 korda. Tõenäosus tabada märki igal lasul on 0,5. Koostada tabamuste x (tabamise arv) p (tõenäosus) 3 0,064 2 0,096 0,096 0,096 0,288 1 0,144 0,144 0,144 0,432 0 0,216 1 Jaotustabel: xi pi xi*pi xi^0*pi 3 0,064 0,192 0,576 2 0,288 0,576 1,152 1 0,432 0,432 0,432 0 0,216 0 0 ...
Ande Andekas-Lammutaja Matemaatika Statistika Statistiliseks kogumiks e. valimiks nimetatakse uuritavat indiviidide või esemete kogu või uuritavat juhuslikku nähtust, mille kohta tahetakse otsust langetada. Tunnus jaguneb sõnaliseks (silmavärv) ja arvuliseks (kinganumber), mis jaguneb omakorda pidevaks (võib omada igat reaalarvulist väärtust) ning diskreetseks. Statistilises reas on andmed suvalises järjekorras. Variatsioonireas on andmed kasvavas või kahanevas järjekorras. Sagedustabeli esimeses reas on tunnus x, teises sagedus f. Jaotustabeli esimeses reas on tunnus x, teises suhteline sagedus W. Jaotushulknurk e. jaotuspolügoon on jaotustabelile vastav sirglõikdiagramm. Statistilise vahemiku e. klassi optimaalse arvu määrab N . Jooniseks saadakse tulpidagra...
Rakendusstatistika arvestusharjutus. Osa A. N=25 1. Leida keskväärtuse, dispersiooni, standardhälbe, mediaani ja haarde hinnangud. Keskväärtus Dispersioon Standardhälve Mediaan Me=49 Haare 2. Leida keskväärtuse ja dispersiooni usaldusvahemikud (eeldades üldkogumi normaaljaotust ning võttes olulisuse nivooks = 0.10). Keskväärtuse usaldusvahemik: = 0,10 t0,1; 24= 1,71 Dispersiooni usaldusvahemik: = 0,10 ja 3. Kontrollida järgmisi hüpoteese (eeldades üldkogumi normaaljaotust ning võttes olulisuse nivooks = 0.10) 3.1 H0: = 50 alternatiiviga H1: 50 Et Hüpotees vastu võetaks, peab tkr > t; 1,71 > 0,6. Hüpotees võetakse vastu. H0: 2 = 800 alternatiiviga H2: 2 800 Et hüpotees vastu võetaks peab jääme kahe kriitilise väärtuse vahele: 13,84 < 21,2< 36,42. Hüpotees võetakse vastu. 4. Leida valimile vastav empiiriline histogramm võrdlaiade vahemikega 0-20, 20-40, 40- 60, 60-80 ja 80-100 ning kontrollida 2 -testi järgi ...
Tallinna Tervishoiu Kõrgkool Optomeetria õppetool Üliõpilane: Birgit Nurme Teostatud: Õpperühm: OP1 Kaitstud: Töö nr. 15 TO Refraktomeeter Töö eesmärk: Töövahendid: Uuritava vedeliku murdumisnäitaja nD, Refraktomeeter keskmise dispersiooni nF-nC ja Uuritav vedelik Abbe arvu määramine. Bensiin või bensool Tükk vatti või pehmet riiet Töö teoreetilised alused Valguse langemisel kahe keskkonna lahutuspinnale peegeldub osa valgust samasse keskkonda tagasi ja osa murdub teise keskkonda. Murdumisseaduse kohaselt on langemisnurk ja murdumisnurk seotud kokkupuutuvate keskkondade murdumisnäitajatega järgmise valemi abil: ...
Üleminekul opt hõredmst keskonnast tihedamasse valguse Üleminekul opt hõredmst keskonnast tihedamasse valguse lainepikkus väheneb, vastupidisel levikul suureneb. lainepikkus väheneb, vastupidisel levikul suureneb. Valguse murdumine on valguse levimis S. Muut. kahe kesk. Valguse murdumine on valguse levimis S. Muut. kahe kesk. piiril. Murdumist põhjus. levimiskiiruste erinevus. Esineb kõigi piiril. Murdumist põhjus. levimiskiiruste erinevus. Esineb kõigi lainete puhul. Murdumisnäitaja on abs., kui I kesk. on vaakum. lainete puhul. Murdumisnäitaja on abs., kui I kesk. on vaakum. Geom. Tähendus a)valguse V vaakumis on x korda suurem kui Geom. Tähendus a)valguse V vaakumis on x korda suurem kui mingis aines. b)Vaakumist lähtuv kiir on pinnanorm. X korda mingis aines. b)Vaakumist lähtuv kiir on pinnanorm. X korda kaugemal kui mingis aines. Kasutat. Läätsedes kujutiste kaug...
Statistika teooria I 1. Kirjeldava statistika põhimõisted: aritmeetiline keskmine, mediaan, kvartiilid, mood, dispersioon, standardhälve, haare. Esitada definitsioonid ja osata antud andmeväärtuste puhul neid mõisteid rakendada N x + x 2 + ... + x N xi Aritmeetiline keskmine: µ = 1 = i =1 N N N-üldkogumi maht Aritmeetilise keskmise erijuht on kaalutud keskmine: N N N µ = 1 µ1 + 2 µ 2 + ... + m µ m N N N µ1, µ2,..., µm on m-rühma keskmised N1 N 2 N , ,..., m on nn kaalud N N N Mediaan: Kui N on paaritu, siis on mediaan järjestatud statistilise rea (variatsioonirea) keskm...
Statistiline uurimus 1.Sissejuhatus..............................................................................................................................1 2.Andmed....................................................................................................................................1 3.Statistilised näitajad................................................................................................................. 2 4.Varieeruvus.............................................................................................................................. 3 5.Lihtne ülevaatlik tabel..............................................................................................................4 6.Korrelatsioon............................................................................................................................4 7.Tulpdiagramm ........................................................................
annaabi.ee 
Sisene Facebook'ga
Sisene Google'ga
Sisene LinkedIn'ga
