Nimi: 1. TÖÖÜLESANNE Maa raskuskiirenduse määramine matemaatilise pendli abil. 2. TÖÖVAHENDID Pendlid, sekundimõõtja (Pasco ME-1234), mõõtelint, fotoväravaga ühendatud taimer (Pasco Me-9215B). 3. TÖÖ TEOREETILISED ALUSED Tahket keha, mis on kinnitatud raskuskeskmest kōrgemal asuvast punktist ja vōib raskusjōu mōjul vabalt vōnkuda seda punkti läbiva telje ümber nimetatakse füüsikaliseks pendliks. Idealiseeritud süsteemi, kus masspunkt vōngub lōpmatult peene venimatu ja kaaluta niidi otsas, nimetatakse matemaatiliseks pendliks. Matemaatilise pendli vōnkeperiood T avaldub järgmiselt: T = 2π√gl (1), kus l on pendli pikkus ja g on raskuskiirendus. Valem kehtib ainult väikeste vōnkeamplituudide korral, kui vōnkumist vōib lugeda harmooniliseks. Matemaatilise pendlina kasutame antud töös peenikese ja kerge niidi otsa kinnitatud kuulikest. 4. TÖÖ KÄIK, VALEMITE AVALDAMINE, ARVUTUSED 1. Mōōdame viie erineva pendli õla pikkused. 2. ...
15 12 33 95 10 87 25 1 62 52 98 94 62 46 11 71 79 75 24 91 40 71 96 12 82 4 6 96 38 27 7 74 20 96 69 86 10 80 25 91 74 85 22 5 39 0 38 75 95 79 xi ni xi*ni ni*xi2 ni*(xi-xk)2 0 0 1 0 0 2132,59 1 1 1 1 1 2041,23 3 3 1 3 9 1864,51 4 4 1 4 16 1779,15 7 7 1 7 49 1535,07 8 8 1 8 64 1457,71 10 10 2 20 200 2617,98 10 13 3 39 507 3302,74 13 15 1 15 225 972,19 13 20 2 40 800 1370,78 13 22 2 44 ...
15 12 33 95 10 87 25 1 62 52 98 94 62 46 11 71 79 75 24 91 40 71 96 12 82 4 6 96 38 27 7 74 20 96 69 86 10 80 25 91 74 85 22 5 39 0 38 75 95 79 xi ni xi*ni ni*xi2 ni*(xi-xk)2 0 0 1 0 0 2132,59 1 1 1 1 1 2041,23 3 3 1 3 9 1864,51 4 4 1 4 16 1779,15 7 7 1 7 49 1535,07 8 8 1 8 64 1457,71 10 10 2 20 200 2617,98 10 13 3 39 507 3302,74 13 15 1 15 225 972,19 13 20 2 40 800 1370,78 13 22 2 44 ...
Aasta 2008 vahemik 0-19 20-29 30-39 40-49 50-59 60-69 22 Xi 9,5 14,50 34,5 44,5 54,5 64,5 24 Fi 0 3 6 8 11 6 28 Pi 0 0,06 0,14 0,18 0,25 0,14 30 Xi-X -9,5 -41,1 -21,1 -11,1 -1,1 8,9 34 (Xi-X)2 90,25 1690,31 445,79 123,51 1,24 78,97 36 Pi*(Xi-X) 0 6,15 12,3 16,4 22,6 12,3 38 Pi% 0,00% 6,00% 14,00% 18,00% 25,00% 14,00% 38 39 Mood 54 Standardhälve 17,79711 40 Mediaan 55,5 40 keskmine 55,61364 41 ...
n= 60 Andmed (165): Väärtus (xi) Kordusi (ni) ni*xi ni*xi^2 1 1 1 1 1 6 6 1 6 36 7 7 1 7 49 8 8 1 8 64 9 9 1 9 81 12 12 1 12 144 13 13 1 13 169 18 18 1 18 324 19 19 1 19 361 23 23 1 23 529 24 24 1 24 576 26 26 2 52 1352 26 33 1 ...
N N (variatsioonrida) Keskväärtus Dispersioon Standardhälve 12 1 45.12 1165.026667 34.1324869687 6 4 11 6 ÜL 4 62 7 Vahemikud Tõenäosus/laius 21 10 0-20 0.016 62 11 21-40 0.01 7 12 41-60 0.004 98 15 61-80 0.008 10 21 81-100 0.012 1 25 52 27 Normaaljaotus 27 33 Vahemikud Tõenäosus/laius 81 38...
77 -57 -22 53 34 59 -85 -57 -23 100 42 -73 27 -4 95 -10 -19 66 -19 -90 -71 -27 -33 -59 -69 67 35 -58 16 11 17 -84 0 -8 -81 47 90 -1 -58 -68 -8 62 61 -45 -3 -12 3 -21 21 76 -81 2 99 15 -65 -92 89 57 -18 5 82 10 -13 -94 33 92 -9 -93 -1 -58 40 -78 98 3 71 -59 -69 6 -57 29 -27 5 -26 52 -13 5 -84 -76 95 4 92 -77 -54 5 71 -62 77 8 -31 83 -56 4 58 -27 27 7 46 -28 -33 6
Koondtabelid - kokkuvõtted ja koo Materjal töövihikutes: Exc_Andmeloendid.x kkuvõtted ja koondid Exc_Andmeloendid.xlsm Data / Subtotal Ülesanne Luua antud töölehe veel kaks koopiat ja koostada jargmised vahekokkuvõtted, iga üks eraldi lehele: - iga riigi kohta keskmine vanus ja keskmine netovara väärtus; - iga riigi kohta maksimaalne vanus ja maksimaalne netovara väärtus; - iga riigi kohta summaarne netovara. FORBES 100 RICH LIST 2011 http://www.thisismoney.co.uk/news/article.html?in_article_id=525125&in_page_id=2 Auaste Nimi Vanus 8 Eike Batista 54 55 Jorge Paulo Lemann 71 68 Joseph Safra 72 65,66667 17 David Thomson & family ...
Engl i s h do g s 8 english dogs Bred, Height, Weight, Fur, Colour , Character, Body English bulldog (British bulldog) Bred: 1209 Height: 31-40 cm Weight: 24-25 kg 22-23 kg Fur: short, smooth and tidht sitting coat Colour: red tones, plain or balck-white spots Character: peaceful, loves children, lovely familydog Body: small ears, screw-tail, wide shoulders, short muzzle English greyhound Height: 71-76 cm 68-71 cm Weight: 29-31 kg 27-29 kg Fur: tidht sitting coat and smooth Colour: black, white, red, blue or yellow-brown Character: friendly, true, gentle, loves children Body: long tail, small ears, deep chest, long muzzle English cocker spaniel Bred: 14 century Height: 39-43 cm 38-41 cm Weight: 12.5-14.5 kg Fur: tidht sitting coat, long, silky Colour: all colours Character: lovely, popular familydog and first-class bird dog
Variant 23 0, 1, 4, 5, 6, 7, 10, 10, 11, 12, 12, 15, 20, 22, 24, 25, 25, 26, 27, 27, 31, 33, 38, 38, 39, 40, 43, 44, 44, 45, 46, 48, 52, 52, 55, 56, 56, 62, 62, 65, 69, 71, 71, 71, 74, 74, 75, 75, 79, 79, 80, 82, 85, 86, 87, 91, 91, 95, 96, 98 Dixon-test Rlow=(x3-x1)/(xn-2-x1), n=60 -> Rlow=(4-0)/(95-0)=4/95=0,042 < Dkr=0,35 Rhigh=(xn-xn-2)/(xn-x3) = (98-95)/(98-4)=3/94=0,0319 Osa A. Hinnangud, usaldusvahemikud, statilised hüpoteesid ja jaotused Tabel 1. Valim xi-juhuslik arv, ni xi kordumiste arv n=60 xmin=0 , xmax=98 xi ni ni*xi ni*xi2 ni(xi-x)2 2282,92 0 1 0 0 84 2188,36 1 1 1 1 84 1916,68 4 1 4 16 84 1830,12 ...
64; 1; 64; 40; 66; 66; 57; 13; 30; 49; 0; 68; 22; 73; 98; 20; 71; 45; 32; 95; 7; 70; 61; 22; 30; 84; 20; 89; 29; 32; 62; 55; 78; 55; 76; 11; 68; 71; 44; 98; 83; 52; 99; 54; 40; 32; 52; 48; 96; 62; 46; 31; 88; 73; 4; 61; 68; 75; 53; 31 Osa A. Hinnangud, usaldusvahemikud, statistilised hupoteesid ja jaotused. Korrastada algandmed arvreaks suuruse jargi ning hinnata eksed tabel 1 xi ni ni*xi ni*xi2 ni(xi-x)2 0 1 0 0 2816,0711 1 1 1 1 1 2710,93778 4 1 4 16 2407,53778 7 1 7 49 2122,13778 11 1 11 121 1769,60444 13 1 13 169 1605,33778 20 2 40 ...
Koondtabelid - kokkuvõtted ja koo Materjal töövihikutes: Exc_Andmeloendid.x kkuvõtted ja koondid Exc_Andmeloendid.xlsm Data / Subtotal Ülesanne Luua antud töölehe veel kaks koopiat ja koostada jargmised vahekokkuvõtted, iga üks eraldi lehele: - iga riigi kohta keskmine vanus ja keskmine netovara väärtus; - iga riigi kohta maksimaalne vanus ja maksimaalne netovara väärtus; - iga riigi kohta summaarne netovara. FORBES 100 RICH LIST 2011 http://www.thisismoney.co.uk/news/article.html?in_article_id=525125&in_page_id=2 Auaste Nimi Vanus 8 Eike Batista 54 55 Jorge Paulo Lemann 71 68 Joseph Safra 72 65,66667 17 David Thomson & family ...
Otsimis- ja viitamisfunktsioonid. Päringud ja filtreerimine Materjal töövihikutes: Exc_Andmeloendid.xls Exc_Otsimine_Viita sfunktsioonid. rimine Exc_Andmeloendid.xlsm Exc_Otsimine_Viitamine.xlsm FORBES 100 RICH LIST 2011 http://www.thisismoney.co.uk/news/article.html?in_article_id=525125&in_page_id=2 Auaste Nimi Vanus Netovara (mlrd $) 69 Abigail Johnson 49 11,3 66 Alberto Bailleres Gonzalez & family 79 11,9 29 Alexei Mordashov 45 18,5 21 Alice Walton 61 21,2 51 Aliko Dangote 53 13,8 35 Alisher Usmanov 57 ...
Kuupäev Veetase Vooluhul Nähtuse Ummistus Jäätumi Vesi Kallasjä Keskmin (H) cm kQ d allpool ne -I voolab ä - ) e või (m3/s) vaate jää tihe posti- < pinnal - hõljejää- II * ### 30 0.086 I 195 ### 30 0.099 I 195 ### 29 0.099 I 195 ### 30 0.11 I 195 ### 31 0.11 I 195 ### 32 0.12 II 190 ### 36 0.13 II 190 ### 40 0.16 I 195 ### 46 0.18 I 195 ### 48 0.18 I 195 ### 48 0.17 I 19...
Karksi-Nuia Gümnaasium KARKSI VALD REFERAAT Koostaja: Erki Maling 8a kl Juhendaja Karin Valksaare Karksi-Nuia 2008 SISSEJUHATUS Valisin teemaks Karksi valla kuna ma elan siin ja ma tahaks oma kodukoha kohta rohkem infot saada. Teiseks oluliseks põhjuseks oli ka see, et selle kohta on kerge informatsiooni hankida. 2 AJALUGU JA SÜMBOOLIKA 12 Karksi nime on ürikutes mainitud esmakordselt 1224. aastal, pärast mandrieestlaste lüüasaamist muistses vabadusvõitluses, kui Karksi alad läksid maadejagamisel Saksa ordu valdusse. Pisut hiljem, 1228. aastast, on kirjas Karksi linnus Viljandi komtuurkonna foogtkonnana, mil ta sai võrdlemisi suure maa-ala halduskeskuseks Saarde, Halliste, Paistu, Helme ja Ruhja piirkonnas. ...
Koerte aretus läbi aja Hanna Vahter Sander Green Kadrioru Saksa Gümnaasium Koera põlvnemine Metsikutest eellastest Kujunes umbes 8000 a eKr Esimene koduloom, kelle inimene kodustas Koera eellase luid on leitud mitmetel väljakaevamistel Canis Lupus Neenetsi laika Kiviaja koeratüübid Sookoer – lühike kolju ja järsk üleminek koonult otsmikule, lühike koon Inostrantsevi koer – lamedam otsmik, üleminek otsmikult koonule sujuvam Putjani koer – kolju sarnaneb inostrantsevi koeraga Dingo Keskaasia lambakoer Pronksiaja koerad Pronksikoer – kolju on pika kitsa koonuga, üleminek otsmikult koonule laugjas, kuklakühm hästi kõrge Tuhakoer – kolju on sarnane pronksi- ja sookoera omaga Spanjel Šot...
Merovingian Dynasty Merovech 447-58 Childeric I 458-82 Clovis I 482-511 Childebert I 511-58 Clothaire I 558-62 Charibert 562-66 Sigebert I 562-75 Chilperic I 566-84 Clothaire II 584-628 Dagobert I 628-37 Clovis II 637-55 Clothaire III 655-68 Childeric II 668-74 (St) Dagobert II 674-78 Theuderic III 674-91 Clovis III 691-95 Childebert II 695-711 Dagobert III 711-16 Chilperic II 716-21 Theuderic IV 721-37 Childeric III 743-51 Carolingian Dynasty Pepi...
SQL> SPOOL currently spooling to ülesanne_03.lst --Soovitus.Enne päringu läbiviimist andke järgnev sqlplus-i formaatimiskorraldus SQL> COLUMN eesnimi FORMAT A15; SQL> COLUMN perenimi FORMAT A15; SQL> COLUMN voorkeel FORMAT 999; SQL> COLUMN diagramm FORMAT A12; --Koostage tabeli kandidaadid abil horisontaalne tulpdiagramm: iga nime järel on sümbolite "*" jada; iga "*" vastab kümnele punktile võõrkeele eksamil (ümardatult kümnega jaguva arvuni). SQL> SELECT eesnimi, perenimi, voorkeel, (LPAD('*', ROUND(voorkeel/10, 0), '*')) AS diagramm FROM kandidaadid; EESNIMI PERENIMI VOORKEEL DIAGRAMM --------------- --------------- -------- ------------ Pirjo Kask 67 ******* Mari Maasikas 89 ********* Liina Vaarikas 85 ********* KRISTJAN MAAPALU 41 **** GERD SIIMON 48 ***** TANEL VIHMANN ...
Õppevara analüüs Jaak Timberg Eripedagoogika Pedagoogika alused 2011 Sissejuhatus Õpik: "Bioloogia 8. klassile, I osa" Autorid: M. Toom, U. Kokassaar ja M. Martin Analüüsi teema: "Seened looduses ja inimese elus" (õpikus lk 64-71) Materjali olulisus Peatükis esitatud materjal võimaldab õpilasel omandada tulevasteks õpinguteks vajalikud teadmised seentest. 1. Näide: Looduses on seened surnud puude lagundajatena kasulikud. (lk 68) Materjali olulisus Annab teadmised seentest, mis võivad päästa õpilase surmast seenemürgituse läbi. 2. Näide: Üks surmavalt mürgine seen on valge kärbseseen, keda on lihtne segi ajada sampinjonidega. (lk 67) Saadud teadmisi võimalik kasutada ka väljaspool kooli neist on reaalselt kasu. 3. Näide: Seenhaigusi põhjustavate seente eoseid on näiteks ...
Tala katsetamine Algandmed: d1 130 (mm) lo 1000 (mm) h 140 (mm) Armatuur 2 varrast Ø6 mm ja Ø8 mm 2 mm rangid sammuga 80 mm JRK P T1 T2 T3 Number kN a1 1*10-6 a2 2*10-6 1,2*10-6 a3 3*10-6 0 0 1601 1203 1942 1 1 1567 -34 1173 -30 -32,00 1918 -24 2 2 1526 -75 1135 -68 -71,50 1893 -49 3 3 1485 -116 1106 -97 -106,50 1865 -77 4 4 1390 -211 1063 -140 -175,50 1810 -132 5 5 1320 -281 1005 -198 -239,50 1786 -156 6 6 1230 -371 955 ...
i xi N 25 1 71 Keskväärtus 44,12 2 43 Dispersioon 673,44333333 3 56 Standardhälve 25,950786758 4 17 Mediaan 51 5 56 Haare 88 6 9 7 29 8 24 0,1 9 33 t1-/2 0,95 10 4 f (vabadusaste) 24 11 53 12 51 t1-/2(f) (t kvantiil) 1,7109 13 80 (poollaius) 8,8798 14 36 15 54 Keskväärtuse usaldusvah. 16 84 alumine ...
Matemaatika ülesanne 9 lk 5 vastused 4*15+20=80 240:4*5=300 15*(8:2)=60 50-123:3=9 125*2:10=25 160:(12-8)=40 40-12+20=48 520-(34+16)=470 (17+15)-19=13 5*8+4*7=68 (39-18)*30=630 38+(42-9)=71
6. 8. 8. 9. 9. 11. 10. 2. 13. 14. 17. 18. 19. 20. 1. 22. 3. 24 26. 25. 27. 28. 29. 30. 31. 32. 33. 34. 35. 36. 37. 38. 39. 40. 41. 42. 43. 44. 45. . 47. 48. 49. 50. 51. 52. 54. 53. 55. 56. 57 58. 57. 59. 60. 61. 62. 63. 65. 64. 66. 68 . 67. 69. 70. 71. 72. 73. 74 75. 76. 77. 78. 79. 80. 81. 83. 1. K...
Raamat Algus Lopp Autor Pealkiri Aasta E/All02 21.09.10 30.09.10 Artur Alliksaar Päikesepillaja 1999 E/Kiv03 31.07.10 26.08.10 Andrus Kivirähk Leiutajateküla Lotte 2007 E/Kiv03 07.07.10 22.07.10 Andrus Kivirähk Leiutajateküla Lotte 2007 E/Run01 04.05.10 25.05.10 Hando Runnel Mõtelda on mõnus 1982 E/Vil04 04.11.10 19.11.10 Eduard Vilde Mahtra sõda 2009 Ingl/Pra02 04.11.10 19.11.10 Terry Pratchett Nõiad võõrsil 2003 Ingl/Pra03 02.02.10 19.02.10 Terry Pratchett Fantastiline valgus 2005 Swe/Lin01 03.07.10 22.07.10 Astrid Lindgren Meisterdetektiiv Blomkvis 1960 Swe/Lin03 04.05.10 25.05.10 Astrid Lindgren Hulkur Rasmus 1999 Am/...
1. Berberis vulgaris - Harilik kukerpuu 1 2. Berberis thunbergii Thunberi kukerpuu 2 3. Philadelphus coronarius Harilik ebajasmiin 3 4. Ribes rubrum Punane sõstar 4 5. Ribes nigrum Must sõstar 5 6. Ribes alpinum Mage sõstar 6 7. Physocarpus opulifolius Harilik-, või Lodjap-Põisenelas 7 8. Spirea chamaedryfolia Taraenelas 8 9. Contoneaster lucidus Läikiv tuhkpuu 9 10. Pyrus communis Harilik pirnipuu 10 11. Malus domestica Aedõunapuu 11 12. Sorbus aucupari...
20 59 21 22 23 60 24 61 25 62 26 63 27 64 28 65 29 66 67 30 68 31 69 32 33 70 34 71 35 72 36 73 37 74 38 75 39 76 77 40 78 41 79 42 43 80 44 81 45 82 46 83 47 84 48 85 49 c 86 87 50 88 51 89 52 53 90 54 91 55 92 56 93 57 94 58 95 96 97 98 99 100
1. Kaal Variatsioonirida: 50 Vahemike keskmised: 54.6 0 64.78 51 53 xi 50-55 56-59 60-65 66-70 54 f 5 0 5 2 55 pi 0.278 0.000 0.278 0.111 60 xi-x -12.806 -67.406 -2.626 4.094 62 (xi-x)^2 163.991 4543.553 6.895 16.762 63.9 (xi-x)^2*pi 45.553 0.000 1.915 1.862 65 65 n= 18 68 Mo= 65 70 Me= 65 73 x= 67.406 74 δ= 11.428 77 82 83 6 kaal 90 90 Õ p 5 ...
« ». 1. ? , , , , . , : ; ( ). 2. ? , ,,, 3. : ( ) 4. ? , , (. . ). . 5. , ( ) . -- . , ( - ). - , , . 6. ? , , , . , . 7. (, , ), . . , , , .. , , -- , . -- , 8. ? . -- , . . , . , ( ) . 9. . -- . , . , , , , , , , «» .. . . (. 14): ( ), . -- . , . 10. . ( ). , . , « » ( VII-IX . . .). , , , . , . 11. "". , . 12. ? , , , , , , , , 13. ? - , , ...
Osa A. Tabel 1. xi ni xi*ni ni*xi2 ni*(xi-xk)2 0 1 0 0 2132,59 1 1 1 1 2041,23 3 1 3 9 1864,51 4 1 4 16 1779,15 7 1 7 49 1535,07 8 1 8 64 1457,71 10 2 20 200 2617,98 13 3 39 507 3302,74 15 1 15 225 972,19 20 2 40 800 1370,78 22 2 44 968 1169,34 24 1 24 576 491,95 27 1 27 729 367,87 ...
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100
Eesti loomastik Allikas: Vikipeedia Eesti loomastik ehk Eesti fauna on üldmõiste, mis hõlmab endas Eestis looduslikult elavaid, juhukülalisena Eestisse sattuvaid ja inimese poolt koduloomadena peetavaid loomi. Käesolev artikkel keskendub neist kahele esimesele. · Eesti zoogeograafiline kuuluvus Üldiselt on Eesti üleminekualaks Lääne-palearktilise ja Ida-palearktilise subregiooni vahel. Loomastikus on valdavad transpalearktilise, ka holarktilise, Eurosiberi ja Euroopa levikuga liigid. Merefauna järgi (Läänemeri) kuulub Eesti Ida-Atlandi boreaalsesse subregiooni. Siseveekogude fauna põhjal kuulub Eesti Palearktilise regiooni Vahemere subregiooni Balti provintsi. Eesti on oma asukoha tõttu väga paljude liikide levila piiril (enamasti põhja- või läänepiiril) mistõttu põhja-, lääne-, ja idapoolsete naaberaladega võrreldes on siinne fauna suhteliselt liigirikkam. Eesti fauna koostis Eesti faunat võib maailma mastaabis lugeda üsna liigiva...
% on ks sajandik tervest, siis ilmselt k% on k sajandikku tervest. Nide 1. Leiame 67% 420-st. Eelneva phjal tuleb leida korrutis Nide 2. Lattu veeti sgisel 420 tonni kartuleid ja neist oli kevadeks mdanenud 33%. lejnud kartulid nnetus omanikul maha ma. Mitu kilogrammi kartuleid mdi? Kui kartulitest mdanes 33%, siis mgiks klbulikke oli jrelikult 100% - 33% = 67%. Seega leiame 67% 420-st. See on aga juba eelmises lesandes vlja arvutatud. Seega oli mgiklbulikke kartuleid 281,4 tonni. Terve leidmisel osa jrgi pannakse andmed tihtipeale kirja vrde kujul (saab ka teisiti). Nide 3. Leiame arvu, millest 34% on 77. Kui 34% on 77, siis 100% on x, seega Nide 4. On teada, et 34% mingist arvust x on 68. Leia 71% sellest arvust. Selle lesande lahendamisel polegi tarvis teada, kui suur x on, sest lesande saame lahendada jllegi vrde abil. 34% ...
0 «» or «» 1 «» or «» or «» or «» 2 «» or «» 3 «» 4 «» 5 «» 6 «» 7 «» 8 «» 9 «» 10 «» 11 «» 12 «» 13 «» 14 «» 15 «» 16 «» 17 «» 18 «» 19 «» 20 «» 21 « //» 22 « /» 23 « » 24 « » 25 « » 26 « » 27 « » 28 « » 29 « » 30 «» 31 « //» 32 « /» 33 « » 34 « » 35 « » 36 « » 37 « » 38 « » 39 « » 40 «» 41 « //» 42 « /» 43 « » 44 « » 45 « » 46 « » 47 « » 48 « » 49 « » 50 «» 51 « //» 52 « /» 53 « » 54 « » 55 « » 56 « » 57 « » 58 « » 59 « » 60 «» 61 « //» 62 « /» 63 « » 64 « » 65 « » 66 « » 67 « » 68 « » 69 « » 70 «» 71 « //» 72 « /» 73 « » 74 « » 75 « » 76 « » 77 « » 78 « » 79 « » 80 «» 81 « //» 82 « /» 83 « » 84 « » 85 « » 86 « » 87 « » 88 « » 89 « » 90 «» 91 « //» 92 « /» 93 « » 94 « » 95 « » 96 « » 97 « » 98 « » 99 « » 100 «» ...
Korrastatud variatsioonirida: 1; 6; 7; 8; 9; 12; 13; 18; 19; 23; 24; 26; 26; 33; 34; 35; 35; 38; 39; 39; 41; 44; 44; 45; 45; 45; 46; 47; 48; 48; 48; 54; 56; 58; 58; 58; 59; 60; 61; 62; 66; 68; 68; 69; 71; 71; 74; 75; 76; 77; 80; 86; 88; 89; 89; 90; 94; 94; 97; 99. Eksete hindamine 𝑥3 −𝑥1 Min 𝑅𝑙𝑜𝑤 = 𝑥 = 0.06452 < 0.265 𝑛−2 −𝑥1 𝑥𝑛 −𝑥𝑛−2 Max 𝑅ℎ𝑖𝑔ℎ = 𝑥𝑛 −𝑥3 = 0.05435 < 0.265 DCRIT(0.05; 60)= 0.265 Järeldus: Eksed puuduvad, sest nii Rlow kui ka Rhigh on väiksemad kui DCRIT. Tõenäosus, et partiis n=60 esineb vähemalt 2 erinevat väärtust 𝑣äℎ𝑒𝑚𝑎𝑙𝑡 2 𝑒𝑟𝑖𝑛𝑒𝑣𝑎 𝑎𝑟𝑣𝑢 𝑒𝑠𝑖𝑛𝑒𝑚𝑖𝑠𝑒 ℎ𝑢𝑙𝑘 46 𝑃(𝑣äℎ𝑒𝑚𝑎𝑙𝑡 2 𝑒𝑟𝑖𝑛𝑒𝑣𝑎𝑡 𝑎𝑟𝑣𝑢) = = ∗ 100% =76.67 % 𝑘𝑜𝑔𝑢 𝑟𝑒𝑎 𝑎𝑟𝑣𝑢𝑑𝑒 ℎ𝑢𝑙𝑘 60 Tabel 1...
Sheet1 Nr. Temp. Metall Pooljuht 1/T ln R ºC 1 32 111,7 7970 0,0032771 8,98344 2 34 112,3 7527,9 0,0032557 8,92637 3 36 113,4 6913,8 0,0032347 8,84127 4 38 114,3 6520,9 0,0032139 8,78277 5 40 114,7 6422,6 0,0031934 8,76758 6 42 115,4 5968,3 0,0031731 8,69422 7 44 116 5710,4 0,0031531 8,65004 ...
RIIK SUGU PIKKUS MASS PEA_P JALANR ODE_VENDMAT_HINNEHOMMIK Eesti N 170 63 57 39 1 5 võileib Eesti N 161 57 59 37,5 2 4 võileib Eesti M 183 80 48 43 2 3 puder Eesti N 183 81 58 42 2 5 võileib Eesti M 174 74 56 43 0 4 võileib Eesti N 171 70 57 39 3 4 puder Eesti N 161 59 55 37 1 5 võileib Eesti N 172 80 56 41 2 4 võileib Eesti N 183,5 68 55,5 40 3 4 ei söö tavaliselt hommikul Eesti N 171 57 56 39 0 4 võileib Soome N 175 68 56 40 2 4 ei söö tavaliselt hommikul Eesti N 168 70 57 40 2 ...
JKN Sugu Haridus Vanus 1n kesk 55 1. Leia naiste ja meeste arv 2n kõrgem 42 2. Leia meeste ja naiste osatähts 3n kõrgem 46 4. Leia meeste ja naiste kesmine 4n põhi 37 5m kesk 39 Mida saab järeldada? 6m kesk-eri 42 Vastus: Keskmine vanus on ho 7n kesk 41 5. Jaga töötajad hariduse järgi gru 8n kesk 44 6. Kujuta see graafiliselt diagram 9n põhi 48 Kas saab väita, et mida vanem in 10 m põhi 32 Vastus: Ei saa, sest lähteülesa 11 n kesk 48 Kokku: 15 p 12 m kesk-e...
53 45 -1 -19 -14 59 -38 -73 95 -49 -86 -88 -5 -98 -46 -33 -43 86 33 17 -9 -73 32 -84 52 -82 -10 23 -39 40 62 13 -54 70 67 -42 33 -35 -49 84 97 -34 22 95 45 -37 -57 -65 94 7 -59 -1 -19 -41 -6 -71 -30 -54 9 -19 -33 -60 -82 -67 -61 81 -86 31 65 96 -60 -15 8 93 -92 89 -44 68 -20 -65 78 -26 -12 67 9 38 18 -33 -14 -82 Marika Midro 104030 KAKB11 Minimum Rida Veerg -98 2 5 -61 Negatiivsed arvud 43 -98 92 -44 77 Loo maatriks 29 90 32 -44 -40 -6
Töö Eelnevad tööd Aja- Töö- Lisa Töö Järk kulu lisi i-j t TVA TVL A K2 2 3 1-2 7 0 7 B EM 4 3 3 1-3 6 0 6 C D2 5 5 3 2-4 5 7 12 D -1 7 4 3 2-5 5 7 12 E CK 3 5 6 3 3-7 0 6 6 F C3 3 4 3-12 2 6 8 G HEM 4 4 2 4-6 0 12 12 H DM 3 2 7 4-7 0 12 12 I J4 5 4 3 4-9 3 12 15 J MC 3 3 5 5-6 0 12 12 K -1 6 3 5-10 2 12 14 L JF 4 4 4 3 5-11 0 12 12 M D2 5 5 6-8 3 12 15 7-10 5 12 ...
RESSURSIRIKKAD, KUID VAESED RIIGID SAMBIA, TSIILI, MEHHIKO, INDONEESIA, ALZEERIA 1.ÜLDISELOOMUSTUS Saime ressursirikkad, kuid vaesed riigid. Need riigid asuvad kõik lõunapoolkeral. Riigid on rikkad erinevate rauamaakide poolest. Näiteks Sambias leidub kulda, hõbedat ja vaske, Alzeerias leidub aga uraani. Mehhikos leidub Sambiale sarnaselt hõbedat. Idoneesias aga kulda, nikklit, ja vaske. 2.ARENGUTASEME NÄITAJAD Arengu taseme näitajaid on erinevaid. Meie uurisime inimeste keskmist eluiga, SKT, suremusi, sündimusi, inimikusuremusi ja laste arvu naise kohta. Samuti uurisime erinevaid põllumajandus, tööstus ja teenindussektorite kaalu ühiskonna majanduses. Lisaks otsisime nende riikide inimarengu, õnne ja Gini indekseid. 2.1.KESKMINE OODATAV ELUIGA Joonis 1 Keskmine oodatav eluiga on kõigis viies riigis kolmekümne aasta jooksul tõusnud. 1980. aastal oli kõige kõrgem keskmine oodatav eluiga Alzeerias, 2015. aast...
Raamat Algus Lopp Autor Pealkiri Aasta E/All02 21.09.10 30.09.10 Artur Alliksaar Päikesepillaja 1999 E/Kiv03 31.07.10 26.08.10 Andrus Kivirähk Leiutajateküla Lotte 2007 E/Kiv03 07.07.10 22.07.10 Andrus Kivirähk Leiutajateküla Lotte 2007 E/Run01 04.05.10 25.05.10 Hando Runnel Mõtelda on mõnus 1. Filtreerida 1982 aren E/Vil04 04.11.10 19.11.10 Eduard Vilde Mahtra sõda vanuses200930 kuni Ingl/Pra02 04.11.10 19.11.10 Terry Pratchett Nõiad võõrsil linn ja2003 vanus (kin Ingl/Pra03 02.02.10 19.02.10 Terry Pratchett Fantastiline valgus 2005 Swe/Lin01 ...
Otsimis- ja viitamisfunktsioonid. Päringud ja filtreerimine Materjal töövihikutes: Exc_Andmeloendid.xls Exc_Otsimine_Viita sfunktsioonid. rimine Exc_Andmeloendid.xlsm Exc_Otsimine_Viitamine.xlsm FORBES 100 RICH LIST 2011 http://www.thisismoney.co.uk/news/article.html?in_article_id=525125&in_page_id=2 Auaste Nimi Vanus Netovara (mlrd $) 1 Carlos Slim Helu & family 71 74 2 Bill Gates 55 56 3 Warren Buffett 80 50 4 Bernard Arnault 62 41 5 Larry Ellison 66 39,5 6 Lakshmi Mittal 60 ...
Nr. Eesti keeles Ladina keeles KUKERPUULISED BERBERIDACEAE 1 Harilik kukerpuu Berberis vulgaris 2 Thunbergi kukerpuu Berberis thunbergii HORTENSIALISED HYDRANGEACEAE 3 Harilik ebajasmiin Philadelphus coronarius SÕSTRALISED GROSSULARIACEAE 4 Punane sõstar Ribes rubrum 5 Must sõstar Ribes nigrum 6 Mage sõstar Ribes alpinum ROOSÕIELISED ROSACEAE 7 Harilik põisenelas Physocarpus opulifolius 8 Taraenelas Spiraea chamaedryfolia 9 Läikiv tuhkpuu Cotoneaster lucidus 10 Harilik pirnipuu Pyrus communis 11 Aedõunapuu Malus domestica 12 Harilik pihlakas Sorbus aucuparia 13 Pooppuu Sorbus intermedia 14 Must aroonia Ar...
Nr. Eesti keeles Ladina keeles KUKERPUULISED BERBERIDACEAE 1 Harilik kukerpuu Berberis vulgaris 2 Thunbergi kukerpuu Berberis thunbergii HORTENSIALISED HYDRANGEACEAE 3 Harilik ebajasmiin Philadelphus coronarius SÕSTRALISED GROSSULARIACEAE 4 Punane sõstar Ribes rubrum 5 Must sõstar Ribes nigrum 6 Mage sõstar Ribes alpinum ROOSÕIELISED ROSACEAE 7 Harilik põisenelas Physocarpus opulifolius 8 Taraenelas Spiraea chamaedryfolia 9 Läikiv tuhkpuu Cotoneaster lucidus 10 Harilik pirnipuu Pyrus communis 11 Aedõunapuu Malus domestica 12 Harilik pihlakas Sorbus aucuparia 13 Pooppuu Sorbus intermedia 14 Must aroonia Ar...
Vooluhulk Mittepide Veetase H Jäätumine Vesi v Kuupäev Nähtused - voolab jää Q jäätumine (cm) I pinnal -↑ (m3/s) -Z 1/1/1997 77 0.14 I 250 1/2/1997 79 0.15 I 250 1/3/1997 80 0.15 I 250 1/4/1997 80 0.14 I 250 1/5/1997 82 0.15 I 250 1/6/1997 84 0.15 I 250 1/7/1997 84 0.15 I 250 1/8/1997 84 ...
. 2002 1 - - . , , , . , , . - . . . , . ,, , . , , , , . , ,, . , : ,.,, . , . , , , . , . . , , . . : ,, . 2 , . , , , , . , , . . ,, , , , . , . . , , , . . , , , -- . , ,.. . . . : , . 3 - . , , , . , , ! ,,,,, ,- . ,,,,,,- . ,,,,,,- . ,,,,,,,- ! . . -. : . . ,- . 4 , . : ,-. , , . , .... , . . ...
TALLINNA TEHNIKAÜLIKOOL Infotehnoloogia teaduskond Informaatikainstituut IDN0100 Andmekaevandamine BÖRSIFIRMADE "SOTSIAALVÕRGUSTIKU" ANALÜÜS Kodutöö nr. 4 Tudeng: Vassili Ljahhovets Matrikli number: 093068 IABM Juhendaja: Innar Liiv Tallinn 2010 1 Autorideklaratsioon Olen koostanud antud töö iseseisvalt. Kõik töö koostamisel kasutatud teiste autorite tööd, olulised seisukohad, kirjandusallikatest ja mujalt pärinevad andmed on viidatud. Käesolevat tööd ei ole varem esitatud kaitsmisele kusagil mujal. Kuupäev: Autor: Vassili Ljahhovets Allkiri: 2 SISUKORD 1. Andmete kogumine..................
Andmed Sisesta mõõtmistulemused siia Kui siin on mõni "Viga", siis paranda Sisesta punktide arv siia (kuni 100 x & y paari) x y Rida korras? punktide arv = 25 1 37 27,4 Korras korrektsete puntide arv = 25 2 42 27,7 Korras tõus = 0,10015 ± 0,00440 3 47 28,3 Korras vabaliige = 23,36810 ± 0,24092 4 51 28,6 Korras (10-ne astmena) tõus = 1,00147087E-01 ± 4,4E-03 5 57 29,5 Korras (10-ne astmena) vabaliige = 2,33680985E+01 ± 2,4E-01 6 60 29,8 Korras Andmed korrektsed? = Korrektsed 7 64 30 Korras...
Ajalooline geograafia 1) Iirimaa 2) sotimaa 3)Wales 4)Mercia 5)Wessex 6) Sussex 7) Essex 8) Kent 9) Danelaw 10) Northumbria 11)Rootsi 12) Skåne 13)Soome 14)Dalmaatsia All Rooma impeeriumi ajal 15)Norra 16)Taani 17)Holstein 18)Schleswig 19)Brandenburg 20)Pommer (Pomerania? Või Pommern?) 21) Preisimaa 22)Masoovia 23)Kujaavia 24)Sileesia 25)Suur-Poola 26) Väike-Poola 27)Galiitsia 28)Leedu 29)Liivimaa 30)Tsehhimaa 31)Moraavia 32)Ungari 33)Horvaatia 34)Vestfaal 35)Ostfaal 36)Reinimaa 37)Lotring 38)Transilvaania 39)Elsass 40)svaabimaa 41)Tüüring 42)Saksimaa 43)Frankimaa 44)Baieri 45)Austria 46)Kärnten 47)Tirool 48)Lombardia 49)Toskaana 50)Apuulia 51)Kirkuriik 52)Sitsiilia 53)Itaalia linnriigid 54)Kataloonia 55)Gascone 56)Leon 57)Aragon ...
Kommentaar Laenutuse aeg (päevad) Luuletused >=21 Lastekinjandus >=21 Pealkiri Autor Perenimi Linn Vanus Keel Orig est pr Perenimi Linn Vanus Raamat Algus Lopp Laenutuse Autor aeg (päevad) Pealkiri E/Kiv03 40390 40416 26 Andrus Kivirähk Leiutajateküla Lotte E/Kiv03 40366 40381 15 Andrus Kivirähk Leiutajateküla Lotte E/Kiv03 Count 2 E/Kiv05 40501 40513 12 Andrus Kivirähk Kaka ja kevad E/Kiv05 Count 1 E/Kiv03 40465 40477 12 Andrus Kivirähk Leiutajateküla Lotte E/Kiv03 Count ...
annaabi.ee 
Sisene Facebook'ga
Sisene Google'ga
Sisene LinkedIn'ga
