Töötaja NR 1 Ettevõtte palgafond 0.00 € Töötaja nimi Sotsiaalmaks 0.00 € Töötuskindlustusmakse (tööandja 1%) 0.00 € Brutopalk 0.00 € Kogumispensioni makse (II sammas 2%) 0.00 € Töötuskindlustusmakse (töötaja 2%) 0.00 € Tulumaks 0.00 € Kinnipidamised kokku 0.00 € Väljamakstav summa 0.00 € Palgaleht NR 1 ...
X1 X2 X3 X4 Y X3, X4 0 0 0 0 00 01 11 0 0 0 1 X1, X2 00 0 0 1 0 01 0 0 1 1 11 0 1 0 0 10 0 1 0 1 0 1 1 0 0 1 1 1 1 0 0 0 1 0 0 1 1 0 1 0 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 10
ümbert hall kastijoon kustutada; hall kastijoon teha ümber jooniseala (Plot Area) ·Suhteline sagedus grupi vaatluste arv/kõigi vaatluste arv. Home sakil saab teha protsendiks ·Pidevate arvtunnuste jaoks on vaja klasse. Klasside arvu leiab võttes vaatluste arvust ruutjuure, klassid peavad olema ühepikkused. Klasside intervalli leidmiseks (max-min)/vaatluste arv. Tuleb teha abitabel, kus on klasside ülempiirid, kuid viimase klassi ülempiiri ei pane. ·Klassidele sagedustabeli moodustamiseks vali Data Analysis..... Histogram. Input range: vaadeldavad andmed. Bin range: ülempiirid. Diagrammi tegemiseks kirjuta välja klassid. ·Kas kehamass sõltub pudru söömisest? Pivottable puder läheb row labelisse, kehamass values. Field settings, kui tahad muuta summa nt tudengite arvuks.
Ülesanne NB ! Tegemist on näidisülesandega eksamile tuleb SARNANE ülesanne, kuid kindlasti mitte SAMADE tehingutega ! Oluline on mitte niivõrd saada kokku tasakaaalus olev bilanss, vaid näidata mida te teate (abitabel!). Punkte saab raamatupidamisalaste teadmiste, mitte arvutusoskuse eest ! Kajasta toodud esialgses bilansis järgmised lõpetamis- ja korrigeerimiskanded, lahenduskäigu selgitamiseks täida tabel: 1. Kassas olevas sularahas sisaldub 20 USD-d. Need on kajastatud tehingupäeva kursiga 1USD = 1EUR, bilansipäeva kurss on 1 USD = 0,8 EUR 2. Väärtpaberitena on kajastatud 20 ettevõtte AA aktsiat, mille eest nende soetamisel
330 sekretär Tootmine 894 337 lukksepp Tootmine 1227 Leida müügiosakonna naistö 330 sekretär Tootmine 894 Leida töötaja sünnikuupäeva 315 kompekteerija Tootmine 1094 selle kuu aastaaja. Leida am 308 raamatupidaja Tootmine 1365 Andmed on lehel abitabel. 477 müügijuht Tootmine 1450 Luua liigendtabelid ja -diagra 463 tööline Tootmine 1116 lehtedel Liigendtabel ja di 316 koristaja Tootmine 672 2. 463 tööline Tootmine 916 319 dispetser Tootmine 1016 463 tööline Tootmine 794 332 autojuht Tootmine 1227
nii ja naa jah ei ei ei ei 0 ei viimase aasta jooksul ei jah ei ei jah ei 0 ei rohkem kui aasta taga nii ja naa jah ei jah ei ei 0 ei rohkem kui aasta taga KINO viimase kuu jooksul viimase kuu jooksul viimase kuu jooksul Kas tudengite kehamass sõltub kinos viimase kuu jooksul viimase kuu jooksul viimase kuu jooksul Dispersioonanalüüsi abitabel viimase kuu jooksul viimase kuu jooksul Mass(kino viimane kuu) viimase kuu jooksul 80 viimase kuu jooksul 81 viimase kuu jooksul 59 viimase kuu jooksul 80 viimase kuu jooksul 68 viimase kuu jooksul 57 viimase kuu jooksul 50 viimase kuu jooksul 58
Tahke faasi kontsentratsioon suspensioonis x (kg/kg) 0,330254069 0,503932803 1 m3 filtraadile vastav koogi mass, arvestatuna abs kuivale ainele x0 1178,040428 1346,559574 Filterkoogi eritakistus r0 2329186297 224263409586 Tabel 4. Abitabel Filterraami pindala A(m2) 0,015806 Töörõhk 1 P1(Pa) 551578,4 Töörõhk 2 P2(Pa) 413683,8 Vee viskoossus müü (Pas) 0,001005 Vee tihedus roo(kg/m3) 1000 Joonis 2. Filtrimise kiiruse pöördväärtuse sõltuvus filtraadi hulgast rõhul P = 2757,595 Pa Joonis 3. Filtrimise kiiruse pöördväärtuse sõltuvus filtraadi hulgast rõhul P = 689398,636 Pa ARVUTUSED 1) Aja muutuse leidmine:
303 < 0.05 => H1: Regressioonivõrrand on statistiliselt oluline, st, et piimatoodangu eks on võimalik efektiivselt rakendada valmit: Piimatoodang = 33,28,288 + 11,10614 * Tõug Lakt Mass Piim Rasv_% Valk_% Piimakl Ülesanne 3. RHF 1 567.2 7604.2 3.59 3.67 esimene Kas lehmade piimatoodang sõltub tõus RHF 1 562.3 8439.5 3.26 3.45 sorditu RHF 1 664.0 9385.2 3.69 3.91 esimene Dispersioonanalüüsi abitabel RHF 1 587.5 5796.1 3.69 3.88 esimene RHF 1 573.6 8372.7 3.85 3.56 sorditu Tõug EHF Tõug EPK RHF 1 612.2 8913.4 3.96 3.44 esimene 6771.6 10346.9 RHF 1 598.9 10858.4 3.99 3.73 esimene 9695.9 6618.8 RHF 1 591.8 7577.5 3.44 3.43 sorditu 10601.0 12336.0 RHF 1 567.6 6506.7 4.51 3.73 sorditu 15697.9 8622.6 RHF 1 611.3 9634.8 3.55 3
nii ja naa jah jah 59 jah nii ja naa jah ei 1 jah ei jah ei 0 jah nii ja naa jah ei 1 jah nii ja naa jah jah 1 jah jah ei 2 jah jah jah ei 0 jah nii ja naa jah ei 0,5 jah nii ja naa jah jah 0 jah jah ei jah 1 jah jah jah ei 4 jah Kas tudengite kehamass ja suitsetamine on seotud? Dispersioonanalüüsi abitabel Ei Enam ei, aga olen suitsetanud Jah 85 95 70 50 55 72 72 102 63 58 58 75 57 59 60 Mass 59 80 100 Mass 63 64 60 Mass
0 Kokku 150 6442 5 HAJUVUSKARAKTERISTIKUTE ARVUTAMINE 2.1. Tabuleerimata(grupeerimata) diskreetsed andmed Dispersioon s2-valem. Kasutatakse varem vaadeldud keskväärtust. Standardhälve s-valem Keskmine lineaarhälve- d-valem Algul on mõistlik teha abitabel, kuhu panna fx(nt toodete arv*vigade arv), (x-x),see ruudus...mida kõike valemites vaja läheb. 2.2. Tabuleeritud(grupeeritud) pidevad andmed(jälle piirkond,kasutame keskpunkte, valemid samad) Esimese asjana teha abitabel! Dispersioon, Standardhälve, Keskmine lineaarhälve- valemid Alg- Piirid Kesk- Tööta- Fx Kumul. (x-x) (x-x)2 f(x-x)2 andmed punkt jate Sag.
_ -- 0.3 = 0 . 1 0 1 0 0 × (1, 12, 18) mod = (1 2 7) < ületäide! _ js js 0.7 = 1 . 1 0 1 0 0 ------------------------------------------------------------ Abitabel MllJLVVWHHPL (2 5 11) DUYXGH YllUWXVH OHLGPLVHNV Korrutada (-- 12 ) × 14 QGVVWHHPLV järguväärtustega = D ^ , , ` 10 i (0, 1, 0) = 66
_ js js 0.7 = 1 . 1 0 1 0 0 —————————————————————————————— Abitabel MllJLVVWHHPL (2 5 11) DUYXGH YllUWXVH OHLGPLVHNV Korrutada (— 12 ) × 14 QGVVWHHPLV järguväärtustega = D ∈ ^ , , ` 10 i
EHF 1 556,2 11892,5 3,61 3,56 kõrgem EHF 1 617,3 8803,9 4,26 3,71 esimene H0: lehmade tõug ja kehamass ei ole EHF 1 585,9 11231,4 4,08 3,67 kõrgem H1: lehmade tõug ja kehamass on se EHF 1 587,3 11280,9 3,90 3,29 sorditu EHF 1 598,1 11589,1 3,61 3,12 esimene P-value=0,001109<0,05 . See tä EHF 1 629,3 10291,2 3,71 3,26 kõrgem EHF 1 663,3 12418,7 3,69 3,37 sorditu Abitabel joonise jaoks EHF 1 646,4 9801,1 3,81 3,41 sorditu EHF 1 552,7 9090,1 3,92 3,33 esimene Tõug EHF 1 592,0 13483,3 3,86 3,30 esimene EHF EHF 1 622,4 8910,1 4,58 3,61 sorditu EPK EHF 1 547,1 9786,0 3,24 3,51 esimene RHF EHF 1 527,5 7873,4 3,22 3,37 sorditu EHF 1 543,2 7205,5 3,64 3,52 sorditu EHF 1 614,8 14277,2 4,00 3,69 kõrgem 620
saaksid tagasi makstud. Selle leidmiseks tuleb omavahel korrutada tagasimaksete arv aastas ja laenu pikkus aastates. ܶܽ݃ܽ ݏܽݐݏܽܽ ݒݎܽ ݁ݐ݁ݏ݇ܽ݉݅ݏܽ݃ܽݐ = ݒݎܽ ݁ݐ݁ݏ݇ܽ݉݅ݏൈ ݈ܽ݁݊ݏݑ݇݇݅ ݑ Näide. Kui laenu makstakse tagasi iga kuu ehk 12 korda aastas ja seda viie aasta jooksul, siis tagasimaksete arv kokku on: 12 ൈ 5 = 60. Laenu tagastamiseks tuleb seega teha kuuskümmend makset. Abitabel (ABI) Annuiteedi leidmiseks tuleb andmed sisestada Exceli tabelisse: ABI/ laenuannuiteet/ read 1-4: 15. TURUNDUS- JA JAOTUSKANALID Alapeatükk „Turundus- ja jaotuskanalid“ moodustab ühe osa kuuendast – turundusele keskenduvast – peatükist. 6.3. Turundus- ja jaotuskanalid Kirjelda turundusmeetmestikku. Kas müüd jae- ja hulgikaupmeeste kaudu, kasutad müügiagente, edasimüüjad vm?
Püsikulu on kulu, mis ei ole seotud toodangu kogusega. Prognoositabelites võib kasutada n.ö. lihtsustatud kasumiprognoosi tabelit, kus kõik püsikulud on välja toodud nii, nagu neid plaanitakse täpselt teha. See teeb ka enda jaoks pildi selgemaks! Tööjõukulu all on arvestatud palgakulu, mis ei ole seotud toodetava kogusega (üldjuhul kuuluvad siia juhtkonna palgakulu, raamatupidaja, müügimehe jt. palgakulu). Soovitav oleks teha abitabel, kus kirjas kõik töökohad koos palkade ja maksudega! Reklaamikulude jaoks oleks soovitav koostada samuti eraldi tabel, kus kirjas konkreetsed kohad, kus plaanitakse reklaami teha ja summad, mida on plaanis reklaamile kulutada. Ja seda samuti kuude lõikes! Siis on ka lihtsam oma firma reklaamitegevust reguleerida. Kui reklaamikulusid on raske planeerida, võib arvestada ka keskmiste orienteeruvate reklaamikuludega kuus. KASUMIPROGNOOS KODUTEKSTIILID Jaan
Peale selle tegeleb OÜ Refonda ka raudbetoonist ja telliskivist ehitiste purustamisega, seadmete lahtimonteerimisega ning spetsialiseeritud transporditeenuse võimaldamisega. 21 3.2.2. OÜ Refonda lõpp-bilansside võrdlus. Tabel 2. Sellest tabelist on näha kuidas on muutunud bilansi kirjete suurused aasta jooksul absoluut- ja protsentuaalväärtuses. See on abitabel, mida ma kasutan edasi vertikaalanalüüsi tegemiseks. AKTIVA 31.12.2006 31.12.2005 Hälve (raha) Hälve % Käibevara Raha 548 261 22 408 289 -21 860 028 -97,6% Nõuded ja ettemaksed 38 252 980 39 400 459 -1 147 479 -2,9% Varud - tooraine ja materjal 30 024
sööklas. 2. Adler arvab, et Läänesööklas on kõige paremad toidud. Tema eesnimi ei ole Peeter. 3. Vestluskaaslasele, kelle perekonnanimi on Berg ja eesnimi ei ole Martin, meeldib aga kõige rohkem süüa Lõunasööklas. 4. Vestluskaaslasel, kelle eesnimi on Ivo ei ole perekonnanimi Kask. 5. Vestluskaaslase, kelle perekonnanimi on Kask eesnimi ei ole Martin. Ka temal on oma lemmiksöökla. Abitabel lahenduse leidmiseks: Ida Lääne Lõuna Põhja Adler Berg Kask Müller Andi Martin Peeter Ivo Adler Berg Kask Müller Lahendus: Eesnimi Perekonnanimi Lemmiksöökla Merlecons ja Ko OÜ 130 KÜLALINE KLASSIS Juhend 1 Palun vastake järgnevatele küsimustele: 1. Kui pikk oli külaline? 2. Kui vana oli külaline? 3
viimase kuu jooksul ANOVA viimase kuu jooksul Source of Variation SS df viimase aasta jooksul Between Groups 820,213379551 2 viimase kuu jooksul Within Groups 10513,926971326 54 viimase aasta jooksul viimase aasta jooksul Total 11334,140350877 56 viimase kuu jooksul viimase kuu jooksul viimase aasta jooksul Abitabel joonise jaoks viimase aasta jooksul Puder Keskmine mass Standardhälve 75 70 ss, kg viimase kuu jooksul Ei 75 62,125 9,4481668668 rohkem kui aasta tagasi Jah 73,3225806452 16,0486491576 viimase aasta jooksul 70
annaabi.ee 
