TALLINNA TEHNIKAÜLIKOOL Mehaanikateaduskond Masinaehituse instituut Autotehnika õppetool Autode heitgaaside sisaldust käsitlevad normid Euroopas ja USA-s. Heitgaaside mõõtmine. Heitgaasinormid Eestis Tallinn 2015 Sisukord Sissejuhatus........................................................................................................... 3 1.HEITGAASI KAHJULIKUD KOMPONENDID..............................................................4 1.1.Lämmastikühendid (NOx).............................................................................. 4 1.2.Heitgaasi kahjulikud komponendid süsivesinikud (CH)..................................4 2.AUTODE OSAST LINNAKESKKONNAS...................................................................5 3.VÄLISÕHU KAITSE................................
Kartul Seemne 2-4°C 92...95% 3...15% 0,06...10% Toidu 3-6°C Viinamari -1...0°C 90...95% 2...3% 10% Sidrun 7...15°C 85...90% 5...10% 0...10% Õun +1°C ±0,5°C 92% 1,5% 1,5% Paprika 7...10°C 95...98% 2...5% 2...5% Kurk 10..12°C 85...90% 3...5% 0...5% Avokaado 5...13°C 85...90% 2...3% 3...10% Küüslauk -1...0°C 60...75% 1...2% 0...15% Mustikas -0,5...2°C 90...95% 2...5% 10...20% Kõrvits 10°C 60% 5% 3% Roheline sibul 0°C 95...100% 2...4% 10...20% Lillkapsas 0...1°C 95...98% 2...3% 3...5% Redis 0°C 95...100% 1...2% 0...5% Kookospähkel 0...2°C 80...
Microsoft Excel 14.0 : [MagustoitudeTarbimineALGUS.xls]Mudel : 20.02.2014 10:47:55 . $B$16 Shokolaad 1,2499998798 0 $C$16 Jäätis 1,8750000601 0 95 95 $B$25 Tarbitud_gramme 168,1249994591 0 $B$20 Kaloreid (kcal) Tarbitud 449,9999951919 1,437502172 $B$21 Rasva (grammides) Tarbitud 25 594,4999601 A B C D E F G H 1 Magustoitude tarbimine 2 3 Magustoitude koostis (ühe portsioni kohta) 4 Shokolaad Jäätis 5 Kalorid (kcal) 120 160 6 Rasv (grammides) 5 10 7 8 ...
STATISTIKA Kodutöö 1. Arvkarakteristikud (max 10 punkti) Arvutused tehke KIRJALIKULT (vt. loengu slaidid), Excel'i statistika funktsioonid k Ül. 1. Viimase nädala jooksul kahekümne inimese krediitkaardi kasutamiste arv oli vasta (4 punkti) Jnr 1 2 3 4 Kaardi kasutamistearv 8 2 6 1 a) Määrake tunnuse krediitkaardi kasutamise arv tüüp ning koostage jaotustab b) Moodustage tunnuse variatsioonirida, leidke keskväärtus, mediaan, mood, c) Andke hinnangut tunnuse hajuvusele karpdiagrammi ja variatsioonikordaja d) Arvutage esimene, viies ja üheksas detsiilid protsentiilide arvutamise meeto ning leidke mitu % väärtustest asub variatsioonirea 1) esimeses kümnendik e) Karakteristikute keskväärtus, mediaan ja mood omavahelise paiknevuse jär Tehtud...
SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0,997117 R Square 0,994242 Adjusted R Square 0,993923 Standard Error 0,050087 Observations 20 ANOVA df SS MS F Significance F Regression 1 7,797748 7,797748 3108,303 1,3E021 Residual 18 0,045156 0,002509 Total 19 7,842905 Coefficients Standard Error t Stat Pvalue Lower 95%Upper 95% Lower 95,0% Upper 95,0% Intercept 0,02403 0,023267 1,03285 0,315351 0,07291 0,024851 0,07291 0,024851 X Variable 10,02166 0,000388 55,7522 1,3E021 0,02247 0,02084 0,02247 0,02084 SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0,997434 R Square 0,994874 Adjusted R Square 0,994589 Standard Error 0,040604 Observations 20 ANO...
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 ...
LABORATOORNE TÖÖ 6 Keerme keskläbimõõdu mõõtmine keermekruvikuga See mõõtemeetod on laialt levinud ja kasutatakse just detailidele lõigatud keermete keskläbimõõdu mõõtmiseks. Keermekruviku varrastesse on puuritud avad, kuhu asetatakse vahetatavad mõõtotsakud vastavalt keerme sammule. Prismaotsak tuleb seada alati liikumatusse vardasse (kruviku kanna poole) ja koonusotsak kruviku pöörlevasse vardasse. Sageli eksitakse selle nõude vastu ja tulemuseks võib olla prismaotsaku purunemine. See maksab aga mitusada krooni. Vahetatavad mõõtotsakud on nummerdatud, kuid see number ei näita mitte keerme sammu, vaid otsaku järje-korranumbrit kruviku karbi pesades. Pesade juurde on kirjutatud keermesammud, millele vastavad otsakud sobivad. Vahel kirjutatakse otsakutele siiski keerme sammud, millele need sobivad. Töö käik 1. Val...
B C D E F G H I J K L M N 1 Madisoni hinnamudel - nõudlusfunktsiooni leidmine 2 3 Kaks punkti nõudluskõveral y=ax+b 4 Hind Nõudlus y=a*P^b 5 $70 400 6 $80 300 7 8 9 10 Lineaarne nõudluskõver Konstantse elastsusega nõudluskõver 11 12 410,00 410 13 f(x) = -10x + 1100 f(x) = 3777177,547 x^-2,154 390,00 390 14 15 370,00 370 16 350,00 350 17 330,00 ...
TOIDUAINETE MASSIMÕÕTUDE JA MAHUMÕÕTUDE VAHEKORD Toiduaine nimetus 1 liiter 1 dl 1 sl 1 tl 100 g 1000 ml 100 ml 15 ml 5 ml g 6-7 spl g g ml g JAHU JA TANGUTOOTED Nisujahu, tatrajahu 600 60 10 3 165 Maisijahu 550 55 8 3 180 Odrajahu 550 55 7 3 180 Rukkijahu 550 55 7 3 180 Grahamjahu 600 60 8 3 165 Kartulijahu 800 80 12 4 125 Riisijahu 550 55 8 3 180 Manna 700 70 10 4 145 Sojajahu 450 45 7 2,3 170 Piimajahu 450 45 7 2 220 Täisterajahu 600 60 8 3 165 Sepikujahu 600 65 9 3 Kuklijahu ...
Statistilne uurimus Mitu korda päevas sa keskmiselt läbi hoone ukseava käid? Lisa vastavalt kas M/N. (Uurimuse viisin läbi paberilehel oleva küsitluse ja internetiküsitluse abil). Statistilised read: M: 50, 45, 100, 70, 65, 60, 80, 75, 40, 90, 100, 100, 30, 55, 60, 70, 80, 80, 95, 40, 50, 60, 66, 55, 76, 100, 78, 80, 60, 85, 55, 58, 69, 50. N: 100, 80, 85, 85, 85, 70, 80, 55, 50, 70, 60, 65, 75, 80, 90, 90, 110, 100, 100, 60, 70, 75, 85, 90, 75, 55, 70, 80, 55, 80, 60, 75, 100, 70, 65, 75, 75, 80, 90, 70, 60, 55, 70, 80, 90, 100, 55, 60, 40, 60, 45, 80, 68, 80. Variatsiooniread: M: 30, 40, 40, 45, 50, 50, 50, 55, 55, 55, 58, 60, 60, 60, 60, 65, 66, 69, 70, 70, 75, 76, 78, 80, 80, 80, 80, 85, 90, 95, 100, 100, 100, 100. N: 40, 45, 50, 55, 55, 55, 55, 55, 60, 60, 60, 60, 60, 60, 65, 65, 68, 70, 70, 70, 70, 70, 70, 70, 75, 75, 75, 75, 75, 75, 80, 80, 80, 80, 80, 80, 80, 80, 80, 85, 85, 85, 85, 90, 9...
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 ...
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
alampiir ulempiir max maxrow_nr maxcol_nr n -100 100 95 1 7 10 57 -90 4 52 60 -35 95 76 -17 -76 91 60 39 -20 2 -19 -79 -45 29 70 0 -35 54 -57 -11 -53 76 22 17 87 3 -34 74 -48 -48 49 69 -45 41 -19 63 49 -32 42 -38 60 -70 19 92 97 27 20 81 15 -51 72 -51 -24 -21 5 -46 16 -58 31 80 -54 90 70 -12 -2 61 35 81 -97 -67 -67 -63 80 -26 -25 -22 72 -65 -31 -100 -13 -85 -18 -52 88 ...
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...
TALLINNA TEHNIKAÜLIKOOL KIIRESTI RIKNEVATE TOIDUAINETE RAHVUSVAHELISE VEO (ATP) PÕHINÕUDED Tallinn 2012 1. Sissejuhatus Tänapäeval hõlmab rahvusvaheline kaubavahetus riikide ja mandritevahelist liikumist ning üleilmastumine on oluliselt laiendatud vajadust rahvusvaheliste vedude järele. Kaubavahetuse tulemusena võime tarbida kaupu, mida ei saa ise valmistada, näiteks on meil kauplustes müügil banaanid ja ananassid, mis tegelikult Eestis ei kasva. Samuti on võimalik osta aastaringselt värskeid puu- ja köögivilju, mereande jne. Eelpool nimetatud kaupade säilitusaeg on lühike ning selleks, et need jõuaksid kiiresti ning kvaliteetselt tootjatelt tarbijateni, on jätkuvalt suur väljakutse. Kuidas säilitada toiduainete värskus nende transportimisel, selle peale on inimesed mõtelnud ammu. Rodrigue ja Notteboom andmetel kasutasid Briti kalurid juba 1797. a looduslikku jääd oma püütud kalade sälitamiseks. S...
Kasum: (93-92,5 dollarit)*500 = 250 dollarit Teisel päeval tõusis futuuri hind 95 dollarini. Kasum: (95-93 dollarit)*500 = 1000 dollarit Kolmandal päeval langes naftabarreli ja futuuri hind 90 dollarini. Kahjum: (90-95 dollarit)*500 = 2500 dollarit Neljandal päeval müüdi futuur hinnaga 92 dollarit. Kasum: (92-90 dollarit)*500 = 1000 dollarit Kokkuvõte: 250+1000-2500+1000 dollarit = 250 dollarit kahjumit Lihtsustatult oleks võinud tulemuse arvestada ka, korrutades soetus- ja müügihinna vahe naftafutuuri
Jkr nr Aeg s R1 R1(i/i0) R1ln(i/i0) Antud: U= 30 1 0 147 0,98 -0,020203 R= 200000 2 5 125 0,833333 -0,182322 i0= 150 3 10 116 0,773333 -0,257045 0,15 4 15 102 0,68 -0,385662 5 20 91 0,606667 -0,499776 6 25 82 0,546667 -0,603916 7 30 74 0,493333 -0,70657 8 35 67 0,446667 -0,805943 9 40 61 0,406667 -0,899761 10 45 ...
A Osa L - mõõtetulemuse aluseks on mõõteriista näidud L. READ - lugemi võtmine K- kalibreerimistunnistuse (ümardamine parand lähima täisjaotiseväärtuse ni) PAR - mõõteliinide paralleelsus RECT - ristseis RS - baaspinna asend F - mõõtejõud T temperatuur RO pinnakaredus MAT materjal RE - mõõtmiste vähesed kordused Mudel üldkujul: - pinna hälve sirgjoonelisusest, STR = f(mõõtevahendi näit,Lmin; f(faktorid)= f(Lmax faktorid) K; READ, PAR, RECT, RS, F; T, hälve RO, RE) pindade paralleelsusest, PAR = f(mõõtevahendi näit, faktorid), PAR = f(faktorid)=f(PAR, RECT, RS, RO) rakis SYM =+f(faktorid)=f(READ, PAR, RECT, indikaatorkell, täpsustase 1 µm RS) + pikkusplaat sobib ideaalselt. Cp 1 B 18 H 11 L ...
TOIDUAINETE MASSIMÕÕTUDE JA MAHUMÕÕTUDE VAHEKORD Toiduaine nimetus 1 liiter 1 dl 1 sl 1 tl 100 g 1000 ml 100 ml 15 ml 5 ml g g g g ml JAHU JA TANGUTOOTED Nisujahu 600 60 10 3 165 Maisijahu 550 55 8 3 180 Odrajahu 550 55 8 3 180 Rukkijahu 550 55 8 3 180 Graahamjahu 600 60 8 3 165 Kartulijahu 800 80 15 5 125 Riisijahu 550 55 8 3 180 Manna 700 70 10 4 145 Sojajahu 450 45 7 2,3 170 Piimajahu 450 45 7 2 ...
Küsitletute pikkused ja kaalud on järgmised: Pikkus Kaal Pikkus Kaal (cm) (kg) järjestatult järjestatult 176 78 165 70 168 72 167 70 178 70 168 70 195 72 168 70 169 81 168 70 199 75 169 70 192 84 169 70 179 84 169 71 180 80 169 71 188 70 169 72 192 73 169 72 181 78 169 72 188 72 170 72 196 81 171 73 172 73 172 73 168 89 172 73 170 89 172 73 189 84 ...
. , , /, * ( 75%, 1) . . . () * ( , , 95%) 2) .. . ) * ( 8090%), ( ). * () * 3) .. . . (, * () 2 !!! ..) , , . ...
Toiduainete massimõõtude ja mahumõõtude vahekord Tabel 1 Toiduaine nimetus 1 liiter= 1 dl= 1 sl= 1 tl= 1000 ml 100 ml 15ml 5 ml =6,7spl =3tl g g g g JAHU JA TANGUTOOTED nisujahu 600 60 10 3 maisijahu 550 55 8 3 odrajahu 550 55 8 3 rukkijahu 550 55 8 3 tatrajahu 600 60 9 3 kartulijahu 800 80 15 5 riisijahu 550 55 8 3 manna 700 ...
Õpilaste matemaatika ja füüsika kontrolltööde hinded on järgmised: Mate- Füüsika maatika 5 4 2 4 4 5 3 4 2 4 4 5 4 5 5 4 5 5 4 5 2 3 4 5 3 4 4 4 4 4 4 4 3 5 2 5 3 5 2 3 2 2 4 5 2 3 4 5 4 4 Õpilaste matemaatika ja füüsika kontrolltööde hinded NB! Kleebi väärtused töölehelt Andmed on järgmised: Mate- Füüsika maatika 5 4 2 4 4 5 3 4 2 4 4 5 4 5 5 4 5 5 4 5 2 3 4 5 3 4 4 4 4 4 4 4 3 5 2 ...
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
EESTI MAAÜLIKOOL Metsandus- ja maaehitusinstituut osakond NIMI PRT 815 ANDMETÖÖTLUSE ALUSED KODUTÖÖ NR. 5 Juhendaja: lektor Tartu AASTA Sisukord Sisukord.............................................................................................................................2 Sissejuhatus....................................................................................................................... 3 2. Diameetri usalduspiirid..................................................................................................4 3. Mitut puud tuleks mõõta?..............................................................................................4 3.1 Mitut puud tuleks mõõta et saada keskväärtuse hinnang veaga 0,3 cm..................4 3.2 Mitut puud tuleks mõõta, et saada keskväärtuse hinnang veaga 1%.....
1. :- , . . .(, , ). .( , , ). - , . , ( , ). . ( , ).. . : () ( - ) 2. : - - . : 1) ( , ); 2) ( ); 3) ( ). : (, , , ); .- , , . : , , . . . . =2800...2900 /3; 0=2000...2800 . - . . 0=1500...2000. - . : . . 0=2200...2600; =2600...2700. -3.... .. 3. : - . . -. . , . - , . 0= 2600...2900; =2700...2900. 4. : . 5-40 . 1); 2) ;3) ; 4) ; 5) ; 6) . ... : 1) ( , ); 2) (- , ); 3) ( . ); 4) ( ) . 3 : 5-10; 10-30; 30 40; : 4-8; 8- 16;16-32;....... . . 5. . .( , , -). : 1) ( ) 2) 3) ( , ) 6. :1 1) 2) ( 0) 3) . 4) , , . .. .: 1) , ( ) 2) . .. , ...
Labor 1 - ül 2 Leida regressioonimudel Y = a0 + a1 X, kui perede arv on X ja autode arv Y. Regressioonikordajate (parameetri hinnangute) ja usalduspiiride leidmiseks kasutada vahendit Andmed - Data Analysis - Regression. Alevik Perede arv (X) A 7000 B 7500 C 8000 D 6000 E 9000 Hinnata regressioonimudeli a) kirjeldatuse taset; b) statistilist olu...
Termistori takistuse sõltumine temperatuurist. 1.Töö ülessanne: Mõõta termistori takistus mitmesugustel temperatuuridel ja kanda tulemused graafikule. 2. Töö vahendid: a)Juhtmed e)Anum veega b)Oommeeter f)Pooljuht seade c)Termomeeter g)Statiiv d)Pliit h)Vooluallikas 3.Töö käik: a)Koostada katseseade b)Soojendada pliit ja asetada sinna anum veega(algtemperatuur 10 °C ) c)Märkida iga 10 °C järel üheaegselt temperatuur ja määrata takistus. d)Vett soojendada kuni 90 °C ´ni e)Koostada tabel ja graafik. Temperatuur °C 10 20 30 40 50 60 70 80 90 95 Takistus R() 1350 1300 1250 1150 1050 950 760 600 500 450 Rauno Sander 2007/2008
Rakendusstatistika arvutusgraafilise töö andmed ja lahenduse kontrollelemendid MHT/2010 3 9 7 4 7 7 Üliõpilane: Üliõpilaskood: Lahenduse esitamiskuupäev: 3.2.2011 Andmete kood: Andmed Andmed-A: valim A mahuga N=25 (arvkarakteristikud, jaotuse analüüs, dispersioonanalüüs) 91 96 79 95 10 39 69 38 40 5 0 96 24 22 75 79 82 86 91 74 75 25 12 71 85 Andmed-B: valimid B1 ja B2 (regressioonimudeli leidmine ja analüüs) xi 2,8 2,2 4,0 1,1 5,1 yi 6,9 6,1 9,8 7,2 15,3 Valim B1: Paarisvalim (xi, yi) regressioonimudeli leidmiseks (mahuga N=5) Valim B2: Korduskatsete sari väljundi dispersiooni leidmiseks (mahuga w=7) 1,3 0,2 0,7 4,2 3,6 2,6 1,...
TALLINNA MAJANDUSKOOL Majandusarvestuse ja maksunduse osakond MA10 STATISTILINE UURING Õppeaines: Statistika Juhendaja: Silvi Malv Tallinn 2012 1. Sissejuhatus Töötan Raekoja platsis asuvas restoranis Liisu juures ning otsustasin oma statistilise uurimuse teha oma töö põhjal. Nimelt uurisin lähemalt 36 laua arveid. Eraldi tõin välja kulu söögile ja joogile. Oma uurimustöö eesmärgiks seadsin välja selgitada meie klientide keskmised kulu- tused ( laua põhiselt ). Kuna paljud kliendid tellivad toite mitme peale ei saanud ma täpselt välja tuua kulutusi ühe kliendi kohta. Tänu sellele oleks restoranil soovi korral võimalik oma hindu võrrelda teiste sarnaste ettevõtjatega ning vajadusel hindu tõsta või langetada. 2. Andmed Andmete kogumiseks vormistasin paberile tabeli, mida täitsin iga kord kui mõni laud oma arve ära maksis. T...
Vahemikhinnangud Usaldusnivoo ja usalduspiirkond Punkthinnangud on juhuslikud suurused, sest nad muutuvad ühelt valimilt teisele ülemineku korral. Samuti pole punkthinnangu korral võimalik leida hinnangu täpsust. Vahemikhinnangu puhul määratakse antud valimi jaoks vahemik, millesse otsitav parameeter etteantud tõenäosusega kuulub. Tõenäosust, millega peavad kehtima tehtud otsustused, nimetatakse usaldusnivooks ja tähistatakse sümboliga . Parameetri a sümmeetriliseks usalduspiirkonnaks vastavalt usaldusnivoole nimetatakse juhuslikku vahemikku (ã , ã + ), mis katab hinnatava parameetri a tõenäosusega : P(|ã a| < ) = Arv > 0 iseloomustab hinnangu täpsust. Usalduspiirkonna leidmine p(a) S= 0 ã- ã+ a p(a) juhusliku suuruse a tihedusfunktsioon. Usalduspiirkonna (ã , ã + ) leidmiseks tuleb: 1....
Ülesanne 1. 2. 3. 4. 5. 6. ühele aastale 1 ja teistele panen 0 Aasta 2001 1999 1994 1 Harju 2002 0 0 0 2 Hiiu 2002 0 0 0 3 Ida-Viru 2002 0 0 0 4 Jõgeva 2002 0 0 0 5 Järva 2002 0 0 0 6 Lääne 2002 0 0 0 7 Lääne-Viru 2002 0 0 0 8 Põlva 2002 0 0 0 9 Pärnu 200...
Ühefaasiline trafo Elektrimasinad Aruanne Juhendaja: Heigo Mäemuru Üliõpilased: Erik Kessel Andrei Gussev Daniil Redko Õppekava nimetus: AAVB41 Tallinn 2018 Töö eesmärk 1. Tutuvuda ühefaasilise trafo 2. Uurida trafo töökarakteristikuid 3. Tutuvuda trafo põhiparameetritega ning nende määramisega 4. Saada ülevaade trafo tunnussuurustest Trafo andmed 1.Tühijooksu katse Valemid Katse U10, P0, U20, nr. V I10, A W V k12 cos 0 i*0 0.03456 1 38 0.075 1 38 1 0.350877 22 0.04608 2 68 ...
# A N 25 xi F0(xi) 1 62 keskväärtus 53,24 77 9 0,09 2 37 dispersioon 705,69 264 15 0,15 3 81 standardhälve 26,56 771 18 0,18 4 54 mediaan 51 1 19 0,19 5 18 haare 85 1242 30 0,30 6 9 1957 32 0,32 7 43 T-qvantiil 1,711 105 33 0,33 8 89 delta mu 9,1 1279 37 0,37 9 19 1172 41 0,41 10 ...
Osa A. Hinnangud, usaldusvahemikud, statistilised hüpoteesid ja jaotused xi ni xi*ni ni*xi2 ni*(xi-xk)2 0 1 0 0 2907,37 6 1 6 36 2296,33 7 1 7 49 2201,49 8 2 16 128 4217,29 9 1 9 81 2017,81 12 1 12 144 1757,29 13 2 26 338 3348,89 18 1 18 324 1290,25 23 1 23 529 956,05 24 1 24 576 895,21 ...
1) Üldkogumi keskmise µ hinnang on valimkeskmine: x tulu = 3 385,23 x kulu = 2 894,88 x palk = 5 937,23 , keskmiste saamiseks kasutatud valemit AVERAGE. 95% usaldusvahemik üldkogumi keskmisele: kus: n valimi maht valimstandardhälve Usaldusnivoo 0,95 puhul Tulu Kulu Palk (1842,85, 4927,61) (1700,49, 4089,27) (2877,88, 8996,58) Näiteks tulu puhul kasutatud valemit (AVERAGE(E2:E36) 1,96*(STDEV(E2:E36)/SQRT(COUNT(E2:E36)) , AVERAGE(E2:E36) + 1,96*(STDEV(E2:E36)/SQRT(COUNT(E2:E36)) NB! Kulu ning tulu puhul kasutatud samasid valemeid (vastavate andmetega). 2) Naiste arv antud valimis 10 (valem COUNTIF(C2:C36;2)), seega 10 2 ...
Leidke tunnuse pikkus järgmised Leidke tunnuse kaal järgmised Küsitletute pikkused ja kaalud on järgmised: arvkarakteristikud: arvkarakteristikud: Pikkus Kaal Pikkus Kaal (cm) (kg) järjestatult järjestatult 176 78 165 70 Aritmeetiline keskmine 182.4 average Aritmeetiline keskmine 79.49 168 72 167 70 Harmooniline keskmine 181.94466 harmean Harmooniline keskmine 79.056381 178 70 168 ...
Kilingi-Nõmme Gümnaasium Diana-Maria Vahtramäe 10 RL klass SUUSATAMINE Referaad Mõisaküla aprill 2010 SISUKORD SISUKORD.................................................................................................................................. 2 Suusatamise positiivsed mõjud tervisespordis......................................................................... 3 Esmakordne suusatamine........................................................................................................ 3 Haigena harjutamine................................................................................................................ 3 Riietumine................................................................................................................................ 4 Õiged Suusad ja Suusatamine...............................................................................................
EESTI MAAÜLIKOOL Metsandus- ja maaehitusinstituut Metsakorralduse osakond Mikk Sülla Proovitükk nr 613. Hinnangud, hüpoteesid, regressioon Kodune töö nr. 5 õppeaines Metsandusliku andmetöötluse alused II Juhendaja Külliki Kiviste Tartu 2012 Sisukord Sisukord Sissejuhatus Käesoleva töö eesmärgiks on analüüsida, kas proovitükil mõõdetud diameetri jaotus on lähendatav mõne klassikalise teoreetilise jaotusega. Töös on kasutatud Aakre metskonna proovitükki nr. 613 andmeid, mis on saadud EMÜ Metsanduse ja maakorralduse serveris võrgukaustast public:/Metsandusliku andmetöötluse alused 2011/2011]. Samuti on kasutatud K.Kiviste kodulehte [http://www.eau.ee/~kkiviste] kust oli võimalik saada väga täpseid juhiseid, l...
Tabel 1. nxi ni xi*ni ni*xi2 ni*(xi-xk)2 2 1 2 4 2512,01 6 1 6 36 2127,05 7 1 7 49 2035,81 12 1 12 144 1609,61 17 1 17 289 1233,41 18 4 72 1296 4656,70 20 1 20 400 1031,69 22 1 22 484 907,21 27 2 54 1458 1262,03 29 1 29 841 534,53 31 1 31 961 446,05 34 1 34 1156 328,33 36 ...
Pärnumaa Kutsehariduskeskus Kokk Arina Savrasova Hotell Strand menüü Juhendaja: Kaire Vohu Pärnu 2009 1 EELROAD Suitsukanasalat serveeritud 55. tartar kastmega Mozzarellatomatisalat serveeritud 65. seedermänniseemnetega Gratineeritud rohekarbid ilmestatud 65. avokaadotomati salati ja balsamico vinegrettiga Lõhe tartar serveeritud kalamarjavahuga 70. Värske köögiviljasalat lutserni idude ja 40. pestokastmega ...
« ». 1. ? , , , , . , : ; ( ). 2. ? , ,,, 3. : ( ) 4. ? , , (. . ). . 5. , ( ) . -- . , ( - ). - , , . 6. ? , , , . , . 7. (, , ), . . , , , .. , , -- , . -- , 8. ? . -- , . . , . , ( ) . 9. . -- . , . , , , , , , , «» .. . . (. 14): ( ), . -- . , . 10. . ( ). , . , « » ( VII-IX . . .). , , , . , . 11. "". , . 12. ? , , , , , , , , 13. ? - , , ...
,,Kinnisvara ökonoomika" kontrolltöö küsimused: 1. Kinnisvara definitsioon. Kinnisvara iseäärasused ja nende mõju hinnale. Majanduses kinnisvara on ruumiline alus majandustegevuse korraldamiseks ja mängib mitmesugust rolli: on firmade ja ettevõtete aktivate koostisosa, on tehingute alus, on iseseisva tegevuse ja juhtimise objekt, on investeerimise objekt. Kinnisvara on iseseisev majandussuhete objekt. Kinnisvara koostisosadeks on: maatükk, kinnisvara parendused, kinnisvara koostisosad vallasasjad. Asukoht mõjutab kinnisvara maksumust, likviidsust, tulukust. Kinnisvara koostisosad suurendavad kinnisvara maksumust, näiteks, kui ei märgata viimistluse iseloomustust, siis kinnisvara võib olla müüdud alla oma väärtuse. 2. Kinnisvaralat saadava tulu iseäärasused. tulu stabiilsus kinnisvara kasutamiseks on vaja suuremahulisi investeeringuid haldamise vajadus 3. Kinnisvaraga seotud õigused ja nende majanduslik hinnang. Omandiõi...
MHE0041 MASINAELEMENDID I Kodutöö nr. 5 Variant nr. Töö nimetus: Pressliide A-9 B-0 Üliõpilane (matrikli nr ja nimi) Rühm: Juhendaja: MAHB32 A. Sivitski Töö esitatud: Töö parandada: Arvestatud: Ülesande püstitus: Valida istu pressliite moodustamiseks. Pressliite moodustavad detailid on tiguratas ja võll (vt joon. 1), (liistliidet pole vaja arvesse võtta). Tiguratta rummu materjal on valuteras 1.0558 DIN 1681 ( = ReH = 300 MPa), võlli materjal on teras C45 ( = ReH = 370 MPa). Liite koostamine - pressimine. Keskmine töötemperatuur on 40ºC. Tõrgedeta töö tõenäosus on 95% ehk töökindluse tegur P = 0.95. T = 1100 Nm Fa = 2000 N [S] = 2,5 d = 90 mm d2 = 70 mm l = 100 Ra = 0.6 m Analüüsida, mis on pressliite eelised ja puudused võrreldes eelmises kodutöös projekteeritud liist-...
TALLINNA TEHNIKAÜLIKOOL Mehaanikateaduskond Praktikaaruanne Tallinn 2012 · -.....................................................................................................3 · .............................................................................................................................5 · ...........................................................................................................................9 · ..............................................................................................................13 2 - E.W.T.C. -- , 10 . E.W.T.C. : · · · · · / 100% E.W.T.C. . . : E.W.T.C., , ; ; ; ; ; -...
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. C. 10-18, F. 50 2.: · . : N2 -78,09%, O2 -20,95%, Ar- 0,93% (e- 5,2·10-4, Ne-1,8·10-3, Kr-1·10-4, Xe-8·10-6, Rn-6·10-16) · .: - 0,2 , 2,6 CO2-0,035 · : O3 110-6, -0,001 0,0001; H2-510-5; H41,610-4; N2O-3,510-5;NO-110-6; NO2210-6 3. : . 4. . ? 2. : , , , ; : , , , . 4. : - , , ; : , , , , , . 5. , , . , . , . , , . : ( 2,0 4,5° ), , . 6. . ; ; ...; ; ; , ; ; , . ; ; . 7. . . 8. , ? -- , ( ), (, ). , , -- . , , , , , -- . . 9. pH . - . , (SO2) (N). , . pH=5,6 (). 10. , . ? (, ) ( ), -- (IV) -- SO2- , (VI) -- SO 3 -- , -- H2S( , ...
Ülikoolist väljalangenute arv Kasvutempo Bakalaureuseõpe Magistriõpe BakalaureuseõpMagistriõpe 1993 2952 105 -226 81 1994 2726 186 -589 184 1995 2137 370 -105 100 1996 2032 470 197 65 1997 2229 535 157 -23 1998 2386 512 187 76 1999 2573 588 457 43 2000 3030 631 284 29 2001 3314 660 -267 102 2002 3047 762 945 237 2003 3992...
Nr. I,mA I, A U, V N1, mW % E-U, V R r R/r E, V 0 100 1 0 0 0 2.9 0 2.9 0 2.9 1 95 0.95 0.3 28.5 10.34483 2.6 0.315789 2.736842 0.115385 2.9 2 90 0.9 0.45 40.5 15.51724 2.45 0.5 2.722222 0.183673 2.9 3 85 0.85 0.6 51 20.68966 2.3 0.705882 2.705882 0.26087 2.9 4 80 0.8 0.8 64 27.58621 2.1 1 2.625 0.380952 2.9 5 75 0.75 0.9 67.5 31.03448 2 1.2 2.666667 0.45 2.9 6 70 0.7 1 70 34.48276 1.9 1.428571 2.714286 0.526316 2.9 7 65 0.65 1.1 71.5 37.93103 1.8 1.692308 2.769231 0.611111 2.9 8 60 0.6 1.2 72 41.37931 1.7...
annaabi.ee 
