Eesti Maaülikool Metsandus- ja maaehitusinstituut Geomaatika osakond Matemaatika andmestiku analüüs Aruanne õppeaines matemaatiline statistika Koostajad: Juhendaja: Eve Aruvee Tartu Sisukord Sissejuhatus....................................................................................................................... 3 Tunnuste esmaanalüüs.......................................................................................................4 Seoste analüüs.........
1. Andmestiku kirjeldus Analüüsile on võetud Statistikaameti poolt esitatud andmed. Andmestik on koos kahe tabeli alusel. Esimene on : PO047 Abiellud ja lahkumised (analoogne RV2 ABIELUD). Teine on PO032 : Sünnid, surmad ja loomulik kasv aasta sugu ja indikaatori alusel. Andmed olid valitud nii, et tabelist PO047 võetud aastad on 1 2014 ning PO032 1986 - 2015. See lubab oletada, et abiellude arv määrab järgm aastal sündinute laste arvu. Abiellude Sündide arv (xi) aasta (yi) aasta arv (xi) (yi) 1985 1986 12861 24106 1986 1987 13000 25086 1987 1988 13434 25060 1988 1989 12973 24318 1989 1990 12644 22...
read > #Mitu proovitükki on kogu andmestikus > puud2015=read.csv("puud2015.csv",sep=";",dec=",") #Impordin andmed > puud2015$D=ifelse(puud2015$D2>0,(puud2015$D1+puud2015$D2)/2,puud2015$D1) #Lisan tulba D > length(table(puud2015$PRT)) #Vaatan mitu proovitükki on kogu andmestikus loetledes read [1] 229 VASTUS: Kogu andmestikus on 229 proovitükki. Mitu puud on sinu proovitükil? #Mitu puud on sinu proovitükil? PRT332=subset(puud2015,PRT=="332") #Teen eraldi andmestiku PRT332-st length(table(PRT332$PUU)) #Loetlen puude arvu PRT-l > #Mitu puud on sinu proovitükil? > PRT332=subset(puud2015,PRT=="332") #Teen eraldi andmestiku PRT332-st > length(table(PRT332$PUU)) #Loetlen puude arvu PRT-l [1] 121 VASTUS: Minu proovitükil on 121 puud Mitu 1. rinde puud on puuliikide kaupa sinu proovitükil? Esita tabel vaid proovitükil esinevate liikide kohta. #Mitu 1. rinde puud on puuliikide kaupa proovitükil. PUUD1=droplevels(subset(PRT332,RIN=="1")) #Teen 1
Ankeetküsitluse positiivsed ja negatiivsed küljed Positiivsed küljed · Nende abil saab koguda suure andmestiku. · Uurimusega võib haarata palju inimesi ja esitada neile rohkelt küsimusi. · Saab andmeid kiiresti talletada ja arvuti abil analüüsida. · Ajakava ja kulutusi saab ette määrata Negatiivsed küljed · Andmed võivad olla pinnapealsed · Ei saa kontrollida vastaja tõsidust küsimustikku.
Autor: Karli Kukk Juhendaja: Erla Soots SuureJaanis 2013 Anda ülevaade Eesti korvpalli olukorra kohta Kaardistada korvpalliharrastajate arv, vanus ja sooline kuuluvus maakondade kaupa SuureJaanis 2013 Materjalide kogumine (raamatud, internet) Andmestiku koostamine korvpalli harrastajate kohta maakonniti Andmete, materjalide läbitöötamine Analüüsi, uurimistöö koostamine SuureJaanis 2013 Korvpall ja selle ajalugu Korvpalli põhilised nõuded tänapäeval Korvpalli tähtsamad organisatsioonid Analüüs Eesti korvpalli olukorra kohta SuureJaanis 2013 Põlva maakonnas on kõige vähem korvpalli harrastajaid spordiklubides
seotud uuringu ülesannetega. Ankeediga saab uurida inimeste hoiakuid, uskumusi, eelarvamusi, aga ka nende veendumuste tugevust ja kindlust, katseisikute teadmisi, käitumismotiive, materiaalset olukorda jms. Ankeediga saadud andmestikku võib vaadelda uuritava soo, vanuserühmade, elukoha jt objektiivsete näitajate lõikes. Eelidsed ja puudused Eelised: 1. Saab koguda suure andmestiku 2. Küsitlejal võimalus ankeedi olulisust selgitada ning inimese küsimustele vastata Puudused: 3. Aeganõudev 2. Väga madal ankeetide laekumise protsent 3. Ei saa olla kindel, kes ankeedi tegelikult täitis 4. Vead ankeedi täitmisel, kui juhend ebapiisav nõuded Peab kirjas olema, kelle poole pöördutakse Kes on koostaja Miks ankeet koostati Kaua kulub aega ankeedi vastamisele Ankeet on anonüümne Ankeedi klassifikatsioon
rääkimist ning teiste elektriseadmete kasutamist. Äike Eestis Kõige sagedamini esineb maist septembrini Erandkorras ka külmal ajal Enamus äiksepäevi esineb Eestis kõrgustikel harvematel juhtudel ka rannikul Äikese vaatlemine Andmete kogumine ühtsesse andmebaasi Tartu Ülikooli Geograafia osakonda 2006-2010 seisuga on ligi 7000 vaatlust Infot kasutatakse äikesedetektorite andmestiku võrdluseks ja täiendamiseks Kõigil on võimalus anda oma panus. Lisainfo Vahurilt.
Gaasitorustike puhul määratakse põhiliselt kaevud, kapede all paiknevad seadmed (siiber, kontrolltoru, hüdrolukk, elektrikontakt, kondensaadikoguja), kappekaante kõrgused, maapinna kõrgused, torustike põõrdenurgad, ühendused majadega, kaitsehülsside keevisühenduste ja gaasitorude ühenduste asukohad. Teostusmõõdistamise eesmärgiks on kotrollida ehitustööde projektile vastavust. Lisaks annab teostusmõõdistus olulise andmestiku tulevasteks ehitustöödeks. Tänu teostusmõõdistutele on teada, kus mingisugune kommunikatsioon maa all paikneb ning seetõttu aitab vähendada riski see tööde käigus lõhkuda.
transform menüü - autom. recode vigade otsimine skaalade pööramine liitmine - kategoriseerida tunnuse nimed korda nr - visual binning (vahemik)' M/N - (bin) tekstina mitte diagrammina vanus - visual binning, recode ülevaade ehk grupid moodustada (19-25; 26-32) (15-24; 25- 34; 35-50) transform- record different output arv - haridus - frequency - sagedus valid percent - vastanute protsent cumulative - kuni järjest summeerib grupid split file - (jagab andmestiku osadeks ) maakond piirkond sag tabel - haridus split maha sag.tabel - kujundamine - järjestamine recode- jagasime gruppideks split file sort cases select - ainult naised, sugu väärtusega 2. use filter- mitte vastanud välja risttabel - % piirkonna ja erakonna suhe põhja-eesti 100% kesk-eesti 100% Histogram - numbrid vahemikesse, (kuni, 0-9; 10-19; 20-30) sektor - pie tulp bin - vahemik
D1 x x D2 x x H x x HV x x HKO x x Rikke kood x x Kahjustusaste x x 3 4. Rühmitamine. Rühmitame andmestiku diameetri järgi. Tabel 2. Risttabel proovitükil 613 esinevate rinnete ja puuliikide kohta. Loendus koguhulgast prt rin pl 819 Üldkokkuvõte HB 3 3 KS 1 1 KU 133 133 PN 1 1 RE 1 1
Mirjam hall eeskujulik 37 49 Nimi Silmade värv Käitumishinne Jalatsi suurusnr Kaal 5 Suurte andmehulkade puhul on kasulik vaatlusandmed grupeerida 6 7 Suuruse järgi järjestatud eksamitulemused 8 9 Mediaan jagab vaatlusandmed kahte võrdsesse ossa KVARTIILID jaotavad andmestiku nelja võrdsesse ossa, igaühesse 25% 10 MOOD Mood on variatsioonireas kõige sagedamini esinev liige, see väärtus, mille sagedus on kõige suurem Tabelarvutusprogrammis MS Excel on moodi leidmiseks funktsioon MODE. 11 12 13 14 15
kaasikute) ja nelja kasvukohatüübi (kastikuloo, jänesekapsa, sinilille ja kõdusoo) jaoks. KKT MA KU KS KL 8.44 7.7 6.25 JK 11.66 12.04 10.09 SL 10.17 10.55 9.16 KS 11.4 10.95 8.65 Meid huvitab, kas tagavara ja kõrguse suhe on antud puuliikidel erinev ning kas see suhe Kahefaktorilise dispersioonanalüüsi protseduuri kordusteta andmestiku jaoks valida: Andmed, Data Analysis, Anova: Two-Factor Without Replication. Kasvukohatüübi F-statistiku väärtus: 43.65459 Kasvukohatüübi F-statistiku kriitiline väärtus: 4.757063 Kasvukohatüübi olulisuse tõenäosus: 0.000181 Puuliigi F-statistiku väärtus: 24.62679 Puuliigi F-statistiku kriitiline väärtus: 5.143253 Puuliigi olulisuse tõenäosus: 0.00128
KODUNE ÜLESANNE NR. 5 IFI7041 Mart Rosin Euroopa Sotsiaaluuringu raames 2008 aastal läbiviidud uuringu andmestiku faili nr 5. Eesti andmete põhjal. 1. a) Kõrgeim omandatud haridustase b) Sektordiagramm c) d) Järeldus: Veerand uuringus osalenutest on põhiharidusega või alla selle. Ja liialt palju on kõrghariduse omandamise pooleli jätnud võrreldes lõpetanutega. 2. a) Tervislik seisund ja vanus, tulpades toodud välja vastanute vanusegrupi keskmine vanus. b) Tulpdiagramm c) d) Järeldus: Kui pensioniiga kätte jõuab on Eesti inimeste tervislik seisund juba väga halb, seega ei ole mõtet koguda raha pensionifondi. 50+ inimeste enese terviseseisundi hinnang on ülehinnatud, kuna võrreldes arenenud riikide sama vanusegrupi inimestega on Eesti elanikel selles vanusegrupis pigem juba halb tervis, mitte rahuldav. 3. a) Uuringus osalenud vastajate arv vanu...
kaitsealuste alade ja üksikobjektide andmetega (va. kaitsealuste liikide elupaigad, mille kohta andmeid ei avalikustata) [1, 2]. Keskkonnaregistris sisalduvate andmete osas esineb siiski veel mitmeid puudusi. Näiteks on registrisse koondatud andmestik veel omavahel seostamata nii ajas kui ka ruumis, mistõttu ei saa neid täies mahus kasutada keskkonnaseisundi hindamisel ja keskkonda mõjutavate otsuste tegemisel. Selline olukord võib põhjustada andmestiku erinevat või väära tõlgendamist nii rahvusvahelisel tasandil kui ka arengukavade ja planeeringute koostamisel. Keskkonnaregistri andmete paremaks haldamiseks, töötlemiseks ja esitamiseks on kavas moodustada ühtne kartograafilisel alusel põhinev andmebaas (hetkel toimub veel registriandmete uuendamine ja täiendamine). Seiretulemustest parema ruumilise ettekujutuse saamiseks kantakse andmed maakaardile, võimaldades neid geoinfosüsteemis seostada ka muudest allikatest pärit
EESTI ETTEVÕTLUSKÕRGKOOL MAINOR Julia Lissovskaja EV-1-E-S-tar STATISTIKA KODUTÖÖ Juhendaja: Kalev Avi Maslow vajaduste püramiid Tartu 2011 2 SISUKORD ANDMESTIKU TUTVUSTUS............................................................................................ 4 ESMAANALÜÜS.................................................................................................................5 ANALÜÜS............................................................................................................................8 KOKKUVÕTE....................................................................................................................12 Statistika kodutöö ANDMESTIKU TUTVUSTUS Koduse töö andmestikuks valisin Statistikaameti stat...
tegemiseks. 2. Teenustaseme mõõtmed *Süsteem on piisavalt mahukas ja võimaldab kasutada kõiki süsteemi poolt pakutavaid teenuseid. *Süsteem minimaliseerib kasutajate ja kliendirakenduste viite- ja reaktsiooniaega. *Süsteem on vastupidav tõrgetele, seda kontrollib IT haldur. *Süsteemi lubatav rikkeaeg on 99.99% (4 üheksat) ehk 52 minutit/aastas. 3.Strateegilise taseme mõõtmed *Süsteemi on lihtne mahtu lisada, kasutajate ja andmestiku maht, mida süsteem toetab suurendatakse vastavalt huvigrupi suurenemisega. * Süsteem on paindlik ja on võimalik pakkuda uusi teenuseid. 4.Süsteemi taseme mõõtmed *Süsteemil on turvanõuded, mis eeldavad kasutajate audentimist. Erinevatel kasutajatel on erinevad volitused, mida süsteem erinevatele rollidele annab. *Ülekande ajal on andmestik kaitstud, et andmevahetus oleks võimalikult turvaline.
teadusparadigmat, mille puhul uuritavate arv ei ole esmatähtis. Teisalt ei pruugi väike intervjueeritavate arv esile tuua kogemuste variatiivsust. Oluline on leida sellised infoandjad, kellel on uuritava ilminguga seotud kogemusi. Oleks parem, kui uurijal ei oleks uuritavatega isiklikke suhteid. Andmete analüüsimine fenomenoloogilises uuringus on jaotatud viide etappi. Esimeses etapis tutvutakse andmestikuga hoolikalt. Teises staadiumis leiab aset andmestiku jagamine tähendusüksusteks. Uuritava keelekasutus säilitatakse algsel kujul. Kolmandas faasis toimub uuritava keelekasutuse tõlkimine teaduskeelde. Neljandas etapis moodustatakse individuaalne tähendusvõrgustik. See tähendab kõigile sisuvaldkondadele ühiste tähendustihendite väljatoomist ja üksteisega suhtestamist. Viimaseks viiendana toimub üldise tähendusvõrgustiku loomine, mis peab sisaldama iga uuritava individuaalses tähendusvõrgustikus esile tulnud keskseid tähendusi
süvenemist tulemuste õigeks tõlgendamiseks. Fenomenoloogilise uuringu tulemuste analüüsimiseks kasutakse sageli Amadeo Giorgi meetodit, mille käigus analüüsitakse andmeid läbi viie etapi (Holroyd 2001; Laherand 2008: 89-92; Munhall 2010: 122-124): Esimene etapp. Hoolikas andmestikuga tutvumine, et saada sellest üldine ettekujutus. Selleks tuleb enamasti tekst mitmekordselt läbilugeda, et sisse elada uuritava kogemusse. Oluline on võtta andmestiku sellisena nagu ta on, ilma hoiakute ja eelarvamusteta. 6 Teine etapp. Andmestiku jagamine tähendusüksusteks, mis väljendavad mingeid uuritava nähtuse seisukohast olulisi tähendusi. Tähendusüksused säilitavad alati sideme kirjelduse terviklikkusega. Uurijal ei ole õigus otsustada, milline tähendus on oluline ja milline mitte
1819. aasta talurahvaseadusega. Mõlema pärisorjusest vabastamise seadused põhinevad üldiselt 8 Vaba sõna. Tallinn: Noor – Eesti 1916, lk 114. 9 H. Kruus. Eesti ajalugu kõige uuemal ajal. Tartu: Loodus 1927, lk 48. 10 J. Kahk. Eesti talurahva võitlus vabaduse eest. Tallinn: Eesti NSV Teaduste Akadeemia 1962, lk 16. 11 H. Kruus. Eesti ajalugu kõige uuemal ajal. Tartu: Loodus 1927, lk 54. 12 M. Laur, K. Lust, P. Pirsko, Ü. Tarkiainen. Talude päriseksostmine: Pärnumaa andmestiku põhjal. Tartu: Kirjastus Eesti Ajalooarhiiv 2014, lk 35. 7 ühesugustel põhimõtetel.13 Kui Liivimaal võeti pärisorjuse pehmendamise küsimus päevakorda juba 18. sajandi keskpaigal nii rüütlikogu kui ka keskvalitsuse poolt, siis Eestimaa talupojad ei osanud sellisest vabadusest mõeldagi.14 Sajandi lõpul hakkasid muutused toimuma ka Eestis.
Objektiivne portreteerimine Uurija kui õpilane ja instrument Kontrollija * Etic väljendab kategooriaid ja kontseptsioone, mis vastavad uurija poolt konstrueeritud tähendussüsteemile. ** Emic väljendab kategooriaid ja kontseptsioone, mis vastavad uuritava subjekti poolt antavale tähendussüsteemile. Terminid pärinevad lingvistikast: phonetic – foneetika; phonemic – foneem. Kvantitatiivne uurimus Hüpoteesi testimine Numbrilise andmestiku kasutamine Protseduuriline objektiivsus Üldistatavus 4 Süstemaatiline mudelite identifitseerimine – statistilised tehnikad on kasutusel selleks, et kirjeldada andmestikus leitavaid mudeleid põhjus-tagajärg seostes, mitte juhuslikult tekkinud protsesside tulemusi Muutujate kontrollimine - reeglina kontrollitakse muutujaid kas eksperimentaalse meetodi abil või „statistiliselt“ cross-case analüüsi alusel suure valimi või
mood, mediaan, otsustuse usaldatavuse dispersioon, tähendust; standardhälve). 7) arvutab juhusliku suuruse Rakendusülesande jaotuse arvkarakteristikuid ning d. teeb nende alusel järeldusi Üldkogum ja valim. jaotuse või uuritava probleemi Andmete kohta; kogumine ja 8) leiab valimi järgi üldkogumi süstematiseerimin keskmise usalduspiirkonna; e. Statistilise 9) kogub andmestiku ja analüüsib andmestiku seda arvutil statistiliste analüüsimine ühe vahenditega. tunnuse järgi. Korrelatsiooniväli. Lineaarne korrelatsioonikorda ja. Normaaljaotus (näidete varal). Statistilise otsustuse usaldatavus keskväärtuse usaldusvahemiku näitel. Andmetöötluse projekt, mis realiseeritakse
kaitsta niisama hoolsalt kui õhku, vett või mõnda haruldast taimeliiki. Oma töös kirjutan lühidalt kodukoha , Martna valla mullastikust. Enamus kirjeldusi tegin kaartide põhjal , kuna puudus täpsem kirjalik materjal. Eesmärgiks püstitasin kaartide leidmise ,mille põhjal kirjeldada muldasid. 3 Eesti mullastik üldiselt Eesti muldi on uuritud kaua ja põhjalikult. Eesti võib uhkust tunda nii muldade uurituse kui ka kogunenud andmestiku üle. 1 Eesti aluspõhjakivimeid kattev pinnakate, mis koosneb väga erineva kujunemislooga setetest, kujunes viimase mandrijäätumise ning sellele järgnenud sündmuste tulemusena. Pinnakatte paksus Eestis on väga ebaühtlane. Paetasandikke, kus see on vaid mõne sentimeetri paksune või puudub hoopiski, nimetatakse loodudeks ehk alvariteks. Põhja- ja Kesk-Eestis on pinnakate enamasti 2–3 meetri, Lõuna-Eesti tasandikel 5–10 meetri paksune. Kuhjelistel
Muuseas, seda põhjust, head teooriat maakoore all toimivate liikumiste kirjeldamisel ei tea teadlased tänase päevani. Imelik, et sama argument Wegeneri teooria vastu on jõus nii 1915 kui ka 2005: keegi ei oska eriti veenvalt ära selgitada, mis võrrandite või seaduste põhjal laamasid oma kukil tassivad liikumised Aafrikat ja Ameerikat eemale tirivad. Tänane päev niisiis pole küll selgitanud põhjuseid, miks mandrid triivivad, ometi suure empiirilise andmestiku põhjal toetab planeedi mineviku seisu parimini kirjeldavat teooriat. Tõsi, Maa arengu osas on oodata murrangulisi muutusi edaspidigi, teame minevikus toimuvast õieti väga vähe. Näiteks on väga omapärane see, kuidas asteroidid on meie teket mõjutanud - arvatavasti kõnnime ja filosofeerime siin planeedil vaid tänu mõne asteroidi viimsepäevalisele toimetamisele Üks kolakas kusagil Permi ajastul, teine kriidiajastul lõi platsi puhtaks algelisematest eluvormidest
TALLINNA TEHNIKAÜLIKOOL Infotehnoloogia teaduskond Inimese psühholoogiline analüüs Ülesanne aines „Andmekaevandamine“ Autor: Triinu Tamberg Matrikli nr: 162786IABM Juhendaja: Innar Liiv Tallinn 2016 Sissejuhatus Käesolev töö sisaldab RepGrid andmestiku uurimist programmi PAST abil. Vaadeldakse ning analüüsitakse inimese psühholoogilise analüüsi andmeid. Lahenduskäik Esmalt sisestati andmed programmi PAST järgneval kujul: Joonis 1: algandmed Psühholoogilises analüüsis täitmata ja tühja ringiga lahtrid tähistati 0-ga, linnukesega ja ringiga lahtrid, millel oli rist sees, tähistati 1-ga. Ridade ja veergude nimetused Kuna jooniselt ei ole täismahus näha veergude nimetusi ning ka ridade nimetuste asemel oli lihtsam
MXD fail) või kaardipõhja/malli (template) salv estamine 4 Print kaardi printimine 5 Cut valitud elementide lõikamine lõikepuhvris se 6 Copy valitud elementide kopeerimine 7 Paste lõikepuhvris olevate elementide "kleepimine" 8 Delete valitud elementide kustutamine (eeldab editeerimise reziimi) 9 Undo annulleerib tagasi viimati sooritatud käsu 10 Redo ennis tab eelnevalt sooritatud käsu 11 Add Data aktiivsesse andmefreimi andmestiku (kaardikiht) lis amine 12 Map Scale kaardi mõõtkava seadis tamine 13 Editor Editeerimise tööriistariba avamine 14 ArcCatalog ArcCatalog aplikatsiooni avamine 15 ArcToolbox ArcToolbox akna avamine/peitmine 16 CommandLine CommandLine akna avamine/peitmine 17 What`s This? infopäring konkreetse tööriista kohta Tools tööriistariba 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 1 Zoom In kaardiakna kuva interaktiiv ne suurendamine
Ka Nord Stream väidab, et õnnetuse tõenäosus on väga väike. «Klassikaline käsitlus defineerib riski kui õnnetuse tõenäosuse ja kahju korrutist,» lausus Soomere. «Kui tõenäosus on väike ja kahju suur, on risk ikkagi suur.» Kolm aastat tagasi tunnistati Läänemeri eriti tundlikuks merealaks. Soomere sõnul lähtuvad toru ehitajad aga nendest normidest, mis on tunnistatud üldkehtivaks vabas vees, nagu Põhjameri või Vahemeri. Sellise vähese andmestiku ja pealiskaudse vaatluse alusel on mere kallale minek tõeline julgustükk. Eesti seisukohta oodatakse juuni alguseks ning riigil on ka sõnaõigus. keskkonnaministeeriumi pressiesindaja Brita Merisalu arvas, et kahtlemata peavad päritoluriigid arvestama mõjutatud riikide seisukohaga, ent kuidas keskkonnamõjude hinnangu aruannet nende alusel täiendatakse, selgub asjaajamise käigus.
Andmekogumismeetodid Ankeet Mõiste Ankeet küsitlusleht mingite andmete saamiseks, kirjalik ringküsitlus. Üks andmete kogumise meetodeid on ankeetküsitlus. Inimeste grupile jaotatakse kätte kas paberil või internetikeskkonnas küsimused kindla teema kohta. Ankeedi eesmärgiks on suurema grupi uurimine mingi teema teadlikkuse kohta või osaluse kohta. Ankeet Organiseeritud küsimuste kogu Saab koguda suure andmestiku. Võib haarata palju inimesi ja esitada neile rohkelt küsimusi Meetod on tõhus, sest säästab uurija aega ja vaeva Hoolikalt koostatud ankeeti saab kergesti arvuti abil analüüsida Ankeet sarnaneb struktureeritud intervjuuga küsimused varem välja töötatud ja neid esitatakse kindlas järjekorras Ankeedi osad Viisakas pöördumine (kes uurib, mida uurib, miks uurib, kas ankeet on anonüümne jne.) Küsimused Tänusõnad Küsimuste tüübid
meditsiin. Selle üheks aluseks on teooria keha hinguse-qi kanalitest ja punktidest. Seejuures on neid kanaleid ilma kõrvalharudega arvestamata 71 (12 elundite+ 8 imelist+12 side +12 suurt side +12 lihas-kõõlus+15 erilist), kusjuures punktid paiknevad neist otseselt vaid 14 kanalil. Lisaks kanalitele ja punktidele on mahukas andmestik nende ajalisest funktsioneerimisest, diagnosteerimisest, nendega seotud haigustest ja sümptoomidest ning nende mõjutamisest. Just nimelt see andmestiku mahukus, korrastatus süsteemiks ja pidev pikaajaline praktiline kinnitus sellele eristab teda teistest eelteaduslikest meditsiinidest, nõiakunstidest ja müstikatest. Samad kanalid ja qi-hinguse keskmed on ka taoistlike ja teiste hiina kehalis-vaimsete enesearendus süsteemide koostisosaks Kaanon Taoism on levinud praeguse Hiina aladel, kuid tugevasti mõjutanud ka naabermaade (Korea, Jaapani ja Kagu-Aasia maade) kultuuri. Alates 1960
Tööleht (Data Editor) – tunnuste kirjeldamine, andmete sisestamine, redigeerimine ning kuvamine. Tulemileht (Viewer) – analüüsi tulemused ning süsteemi poolt genereeritud teated. Abiinfo saamiseks tee parema hiireklahviga klõps vajalikul märksõnal Andmestiku haldamine toimub andmeaknas, mis jääb avatuks kogu tööajaks ning kus andmestikku saab vaadelda kahes režiimis: 1. andmeleht (data view), millel paikneb andmestik. 2. andmekirjeldusleht (variable view), millel paikneb andmestiku kirjeldus. 1.1. Tunnuste defineerimine Name– tunnuse nimi: algab tähega, ei tohi lõppeda komaga, ei tohi kasutada tühikuid ja spets. sümboleid: - ! ? ‘ *, nimi ei tohi sama tabeli piires korduda. Type– andmete tüüp. Ei kajasta tunnuse tegelikku tüüpi, sest enamus andmeid (ka tekstilised) sisestatakse numbritena kodeeritult. Width– maksimaalne kohtade arv sisestatavas arvus/tekstis. Decimals– komakohtade arv.
Andmeanalüüs 1)Uurimistsükkel: millised etapid eelnevad ja järgnevad andmeanalüüsile. Eelnevad: Uurimusprobleem, uurimusmeetodi valik (kvantitatiivne, kombineeritud, kvalitatiivne), valimi koostamine, andmestiku loomine. Järgnevad: Andmete analüüsimine ja tulemuste esitamine. Millised on alternatiivid kvantitatiivsetele meetoditele. kombineeritud, kvalitatiivne 2) Ankeedi koostamine: mida tuleks silmas pidada hea ankeedi koostamisel; küsimuste tüübid, vastuste tüübid. Võimalikult lühike, viisakalt sõnastatud, lihtsa grammatikaga, sisaldab infot ühe teema kohta, sama tähendusega kõigi jaoks, sobival spetsiifilisuse tasemel
Elustandardi mõõtmiseks kasutatakse kõige lihtsamat majanduslikku näitajat RKT (rahvamajanduse kogutoodang; riigis elavate inimeste kogutoodang) elaniku kohta. Tervise puhul on näitajaks aga hoopis oodatav keskmine eluiga sünni ajal. Hariduse puhul on mõõtepuid lausa kaks: keskmine koolis käidud aastate arv täiskasvanute seas ning keskmine eeldatav koolisüsteemis viibitud aastate arv kooli astuvate laste seas. Selline andmestiku kasutamine jällegi loob võimaluse, et Inimarengu indeksi väljund samuti ei anna adekvaatset ega ka korrektset pilti riigi arengust või selle puudumises. Kõige teravamalt paistab see probleem silma just viimaste kvartiilide riikide seas, kus ei pöörata tähelepanu enam mitte arengule, vaid arengu puudumisele või arengu kitsaskohtadele. Norrast ning Namiibiast rääkides on kohe automaatselt erinevad
Kordamine arvestustööks 1. Üldkogum (uurimisobjekt, populatsioon) on teatud nähtuste (objektide) hulk, mida soovitakse objektiivsete meetoditega tundma õppida. 2.. Valimiks nimetatakse teatud hulka üldkogumi elemente, mille mõõtmisandmed on uurija käsutuses. Esinduslik valim. 3. Valimi mõõtmisandmed moodustavad andmestiku. Rühmitamata ja rühmitatud andmestik. 4. Arvuline tunnus pidev, diskreetne. Pidev võib omada väärtusi mingil lõigul. Diskreetne arvuliste tunnuste võimalike väärtuste hulk on lõplik või loenduv 5. Mittearvuline tunnus järjestustunnus, nominaaltunnus. Järjestustunnus mittearvuline tunnus, mille väärtused on järjestatavad (Krafti klass, puistu Orlovi boniteet). Nominaaltunnus mittearvuline tunnus, mille väärtused pole järjestatavad. 6
..........................................................................................................2 1. TURNIIRI WSOP ÜLDISELOOMUSTUS.......................................................................4 1.1 Turniiri ajalugu............................................................................................................................... 4 1.2 Texas Hold'em Pokkeri reeglite kokkuvõte................................................................................. 5 1.3 Andmestiku tunnuste kirjeldus..................................................................................................... 6 2. OSALEJATE ARVU JA VÕIDUSUMMA SEOSTE ANALÜÜS...................................7 2.1 Tunnuse võidusumma analüüs.................................................................................................... 7 2.2 Osalejate arvu analüüs.................................................................................................................. 7 3
Summaarne kordaja 12. Milline väide on õige? (koolitulistamine) nii Pekkal kui Mattil olid internetileheküljed, kus nad said toetust ja tõuke tulistamiseks 13. Koolitulistamise juures nimetatakse faktoreid nagu õpetajate ignorantsus, vaimse tervise spetsialistide ebakompetentsus mis faktorid need on? Sotsiaal- ja kultuurilised faktorid 14. Lexise võrk inimese uurimust ja eluiga kirjeldav diagramm 15. Mis on loogiline mudel? Mudel, mida saab konstrueerida ilma andmestiku olemasoluta. 16. ,,Kõige rohkem õnne kõige rohkematele inimestele" 17. Molekulide käitumise korreaal inimese käitumisega käitumisel on molekulaarseid korreaale. Käitumise molekulaarseid korreaalid tõenäoliselt ei ole üks-ühele käitumist ennustavad. Lineaarselt seostatud käitumisega. Kõikides inimühiskondades samatähenduslikud. Molekulide käitumisele sõltub sotsiaalsest keskkonnast 18. Kuidas testitakse kvant. mudeleid? andmestikuga 19. Mida teeb politoloog
Tähtsus ehk olulisus, uudsus ehk aktuaalsus, eetilisus, asjatundlik meetodite kasutus, sisukos ja kompelksus, esitluse ja vormistuse korrektsus, objektiivsus, tõestatavus ehk usaldusväärsus, selgus ehk arusaadavus, kriitilisus. 2. Millised on uurimistöö koostamise etapid? Teema valimine Info, teabe kogumine, tutvumine varasemate uuringutega Uurimisprobleemi, eesmärgi piiritlemine Uurimismeetodi valik Uurimiseks vajaliku andmestiku kogumine Uurimismaterjali analüüs Uurimuse koostamine ja vormistamine 3. Milline on uuringutüüpide üldine klassifikatsioon? Teoreetiline uurimus, empiiriline uurimus, rakendust loov ehk arendusuurimus. 4. Mis on empiiriline uurimus? Uurimus mille eesmärkideks on nähtuste kirjeldamine, võrdlemine, seletamine, ennustamine ning tõlgendamine. Sisaldab uute andmete kogumist või olemasolevate andmete töötlemist, analüüsimist ja interpreteerimist. 5
Põllumajandus- ja keskkonnainstituut Arti Unt Metsaseire analüüs Linna- ja tööstusmaastike korraldus mag. 1 Juhendaja: lektor Merle Ööpik Tartu 2014 SISUKORD .....................................................................................................................................................1 1.Metsaseire alaprogramm..........................................................................................................3 2.Eesmärgid.................................................................................................................................4 3.Seirejaamad..............................................................................................................................5 4.Metoodika................................................................................................................................
Individuaalsete erinevuste psühholoogia kordamine eksamiks Isiksus indiviidi iseloomustav mõiste, sõltub eripäradest ja omadustest. Isiksuse kirjeldamine: 1) neurootilisus (seadumus neg emots kogemiseks, emots häiritus) 2) ekstravertsus (psüh energia välja, aktiivne, enesekindel, jutukas, emots tasakaalus) 3) avatus (huvi maailma ja oma siseelu vastu, fantaasia, ideed) 4) sotsiaalsus (usaldus teiste vastu, omakasupüüdmatu, leplik, osavõtlik) 5) meelekindlus (kontroll soovide ja impulsside üle, planeerimine, enesedistsipliin) Teadus on nähtuste ja tingimuste süstemaatiline vaatlemine selleks, et tuvastada fakte ja seaduspärasusi, mille põhjal formuleerida teooriaid. Teooria hulk omavahel seotud väiteid, mis seletavad teatud reaalsuse vaatluse tulemusi, pakub pildi reaalsusest -> peab olema põhjalik, lihtne, sidus, empiiriliselt valiidne, testitav, kasulik, inspireeriv. Uuritakse: 1) isiksus tüüpiline sooritus (mõtted, tunded, käitu...
ruumilisi ja sisuslisi seoseid, et iseloomulikud maastikumustrid oleks edasi antud. (Sisas, Suurna 2012: 35) Näiteid generaliseerimisest. Topograafiline kaart sisaldab peamiselt informatsiooni maapinnakohta, aga rahvastiku kaart võib rõhutada administratiivpiire, kuid ei pruugi maapinna kohta informatsiooni üldse näidata. Kaarti mõõtkavast tulenevalt oleneb, kui palju kaardiruumi saab kasutada ja kui detailne on andmete esitus. Kaardimõõtkava vähendamisel võib sama andmestiku esitamine muutuda kaardi andmetega liiga ülekoormatuks ja ka loetamatuks. Suuremõõtkavalisel kaardil üksikud hooned kõik detailselt. Keskmise mõõtkavalistel kaartidel võidakse üksikobjektid kujundada punktleppemärkidega ja teised eemaldada, kuid ka muuta see ala üheks hoonestatud alaks, kui mõõtkava veel vähendada võidakse esitada see ala linna alana või punktina. Sellepärast ongi generaliseerimine vajalik,
0,1-kvantiil 4,51 4,9 0,25-kvantiil 5,55 4,9 0,75-kvantiil 10,5 10,9 0,9-kvantiil 12,54 12,5 8 0,5-kvantiil 7,35 7,5 Juhusliku suuruse q-täiendkvantiiliks nimetatakse juhusliku suuruse sellist väärtust x q, millest võrdsete või suuremate väärtuste esinemise tõenäosus on q (Kiviste A 2007). Diameetri 0,3-täiendkvantiil minu andmestiku põhjal on 10,13cm. 7. Karakteristikud Arvutan mõlemal andmestikul (rühmitamata ja rühmitatud) juhuslikku suurust (puu diameetrit) iseloomustavad karakteristikud. a) Leidsin aritmeetiline keskmise rühmitamata andmete korral (=average(d)), rühmitatud andmete korral ((sum(ni*xi))/63), ruutkeskmise rühmitamata andmete korral (=sqrt(sumsq(d)/count(d))), rühmitamata andmete korral ((sum(ni*xi2))/63)
Alternatiivid: 3.1 Klient ei soovi siduda end pangakontoga. 3.2 Süsteem kuvab avalduse. 3.3 Klient täitab avalduse. 3.4 Süsteem salvestab avalduse ning läheb punkti 8. 4.1 Pank ei kinnita kliendi andmeid. 4.2 Süsteem pakub minna 3.1 juurde või saata päring uuesti punktis 4. Nimi: KT-002 Eelarve loomine Tegutsejad: Klient Kirjeldus: Klient siseneb süsteemi. Klient avab uue eelarve. Süsteem pakub oma andmestiku mudeli. Klient hakkab andmeid süsteemi sisestama. Kirjeldus ühes tulbas: 1. Klient siseneb süsteemi. 2. Süsteem kuvab uue eelarve lisamine võimaluse. 3. Klient valib, kui pikaks perioodiks soovib eelarve luua. 4. Süsteem kuvab vajaliku perioodi kalendri. 5. Süsteem lisab baas andmed ehk kulutusgrupid kalendrisse. 6. Klient kustutab ebavalikud andmed. 7. Klient lisab endale sobivad grupid süsteemi. 8
Nende ülesannete täitmiseks on vajalik ka evolutsiooniprotsessi uurimine (varieeruvus, lii- giteke, hübriidide moodustumine jm.) ning fülogeneesi (viisid, aeg, koht) selgitamine. Süstemaatika rakendusaladeks on identifitseerimiseks ja klassifitseeri- miseks vastavate käsiraamatute (ka "määrajate") ning arvutiprogrammide (ka dialoogrezhiimis identifitseerimisprogrammide) koostamine; mingi ala (või kogu maailma) elusolendite inventariseerimine ja vastavate andmepankade pidamine, andmestiku koondamine bioloogilise mitmekesisuse kaitseks. Eestis on mõnikord süstemaatikaks nimetatud identifitseerimist ja floora või fauna inventariseerimist; see on ainult väike ja marginaalne osa süste- maatikast. Tänapäevane biosüstemaatika ei piirdu kirjeldamisega ja inventariseeri- misega; see on süstemaatiku töös küll tähtis, kuid ainult teadustöö esime- seks etapiks. Pelgalt andmestiku kogumisega piirdujaid hüütakse margikorja-
Taimestiku uurimisel kasutatakse enamasti infrapuna kiirguse lähedast lainepikkust. Lihtsamad laserskannerid suudavad eristada kahte peegeldust, näitena metsas oleks esimeseks lugemiks võrastiku peegeldus ja teine lugem tuleks maapinnalt (või tekkida ka võrastikust). Kuid on olemas ka skannereid, mis suudavad registreerida kokku 255 peegeldust (Heritage ja Large 2009). LIDARi andmete eelistena on Hodgetts (2009) välja toonud selle tehnoloogia suure andmekogumise kiiruse, andmestiku laiaulatusliku kasutamisvõimaluse, tema täpsuse, võiamaluse hilisemaks andmete uurimiseks ja analüüsiks jm. Puudusena on välja toodud selle meetodi kulukus, peamiselt just esmane investeering, mis on hinnanguliselt kokku umbes 121 000 eurot. Selle kulutuse moodustab ainult skanneri ostukulu, mis eeldab juba lennuki või helikoptri kasutamisvõimalust. Mõõtmiste horisontaalne ja vertikaalne täpsus sõltuvad mõlemad lennu kõrgusest. Horisontaalne
Individuaalsete erinevuste psühholoogia kordamine eksamiks Isiksus indiviidi iseloomustav mõiste, sõltub eripäradest ja omadustest. Isiksuse kirjeldamine: 1) neurootilisus (seadumus neg emots kogemiseks, emots häiritus) 2) ekstravertsus (psüh energia välja, aktiivne, enesekindel, jutukas, emots tasakaalus) 3) avatus (huvi maailma ja oma siseelu vastu, fantaasia, ideed) 4) sotsiaalsus (usaldus teiste vastu, omakasupüüdmatu, leplik, osavõtlik) 5) meelekindlus (kontroll soovide ja impulsside üle, planeerimine, enesedistsipliin) Teadus on nähtuste ja tingimuste süstemaatiline vaatlemine selleks, et tuvastada fakte ja seaduspärasusi, mille põhjal formuleerida teooriaid. Teooria hulk omavahel seotud väiteid, mis seletavad teatud reaalsuse vaatluse tulemusi, pakub pildi reaalsusest -> peab olema põhjalik, lihtne, sidus, empiiriliselt valiidne, testitav, kasulik, inspireeriv. Uuritakse: 1) isiksus tüüpiline sooritus (mõtted, tunded, käitu...
Jälgin natuke, enamasti üritan toituda tervislikult Täiesti rahul Jälgin natuke, enamasti üritan toituda tervislikult Ei ole rahul Üldiselt ei jälgi, enamasti söön kuidas juhtub Ei ole rahul Kuidas kunagi, vahel jälgin, vahel mitte Täiesti rahul Jälgin natuke, enamasti üritan toituda tervislikult Täiesti rahul 1. Leia andmestikust treening tunnus, mille väärtuseid oleks sobilik esitada histogrammi abil. Koosta histogramm, kujunda saa 2. Kasutage andmestiku treening andmeid ning leidke tabelarvutstarkvara abil (õpiku näiteid järgides) õpilaste pikkuse ja kaalu 3. Võrdle omavahel meeste-naiste keskmiseid kehamassiindekseid (KMI) andmestikus treening. Kirjuta tulemuste sisulist tähe 4. Kasuta andmestikku treening ning arvuta kahe vabalt valitud tunnuse kirjeldamiseks korrelatsioonikordaja ning tõlgenda selle 5. Koosta andmestiku treening tunnuse ,,Sugu" väärtuste jagunemise kirjeldamiseks tulpdiagramm
Inimese evolutsiooni vanad ja uued probleemid Mart Viikmaa Sissejuhatus. Mida teame ja mida ei tea? Inimese põlvnemislugu on tüüpiline näide teaduslikust probleemist, kus uute andmete lisandumine muudab küsimusteringi järjest komplitseeritumaks ja lükkab oodatud lahenduse ikka edasi. Inimese evolutsiooni uurijad on kogunud äärmiselt rikkaliku andmestiku võrdleva anatoomia ja füsioloogia, etoloogia, paleontoloogia ja arheoloogia valdkondadest. Viimasel ajal on sellele lisanud hinnatava panuse itsüto- ja molekulaargeneetilised võrdlused. USA teadlase S. L. Washburni (1978) väitel peetaks hominiidide evolutsiooni kohta kogutud andmete hulka enam kui piisavaks, kui asi ei oleks seotud inimesega, vaid mis tahes muu loomaga. Inimese põlvnemislugu seisab evolutsiooniprobleemide seas tõepoolest erilisel kohal.
sin2 + cos2 = 1 tan = sin /cos 1+tan2 = 1/cos2 sin2 = 1 cos2 sin = tan *cos cos2 = 1/tan2 +1 cos2 = 1 sin2 cos = sin /tan cos2 1 = - sin2 cot = cos /sin cot =1/tan sin2 1 = - cos2 cos = cot *sin tan *cot =1 sin = cos /cot 1+cot2 = 1/sin2 sin = cos (90o ) sin = vastas kaatet/hüpotenuus cos = sin (90o ) cos = lähis kaatet/hüpotenuus tan = 1/tan (90o ) tan = vastas kaatet/lähis kaatet cot =tan (90o ) cot = lähis kaatet/vastas kaatet tan = cot (90o ) Kolmnurga pindala Koosinusteoreem Siinusteoreem S=a*h/2 a2=b2+c2-2bc*cos ...
7. Millised on põhjavee seire peamised ülesanded? *Jälgida põhjavee kvaliteeti ja selle vastavust nõuetele. *Edastada adekvaatset infot põhjavee tarbimise ja reostamise kohta, analüüsida muutusi. *Analüüsida iga-aastaselt, teha ettepanekuid põhjaveevarude säästlikuks kasutamiseks. *Vaatluskaevudes mõõdetakse veetaset ning võetakse veeproove. 8. Millised on siseveekogude seire peamised ülesanded? *Ülesanne on siseveekogude seire kogutud andmestiku kaudu hinnata Eesti jõgede ja järvede seisundit, jälgida toimuvaid muutusi ning analüüsida nende põhjuslikke seoseid. *Teha kindlaks ja ennetada võimalikke ohusituatsioone. *Anda vajalikku taustinformatsiooni veekogudele ja nende lähedusse rajatud või rajatavate ehitiste keskkonnamõju hindamiseks ning puhketegevuse planeerimiseks. 9. Millised on mereseire peamised ülesanded? *inimtegevuse poolt Läänemerele avaldatava mõju kindlakstegemine, ulatuse määramine.
LÄÄNE-VIRU RAKENDUSKÕRGKOOL Ettevõtluse ja majandusarvestuse õppetool KÕ II MT Triinu Tomson KVALITATIIVNE VS KVANTITATIIVNE METOODIKA Referaat Juhendaja: Airi Mitendorf Mõdriku 2010 SISUKORD SISSEJUHATUS Uurimismeetodite alases kirjanduses arutatakse selle üle, missugused meetodid või tehnikad on sobivamad või ,,teaduslikumad". Mõnikord kinnitatakse, et struktueeritud ja kvantitatiivsed meetodid on ,,teaduslikumad" ja seetõttu paremad. Kuid tehnikaid või meetmeid ei saa nimetada paremateks ainult sellepärast, et nad on kvantitatiivsed. Meetodite ja tehnikate sobivus uurimuse jaoks sõltub uurimisprobleemist ja uurimuse eesmärgist. Uurimismeetodid viitavad süstemaatilisele, fookustatud ja korrapärasele andmekogumisele eesmärgiga saada i...
kuid tulemusi võivad mõjutada osavalimi suurusest tulenevad esindusvead. Lausmetsakorraldus on suhteliselt tugeva subjektiivse varjundiga, sest osa näitajaid määratakse silmamõõduga ja metsakorraldajat võivad mõjutavad eelmise inventuuri andmed. Lisaks sellele on lausmetsakorralduse andmed on üldjuhul keskmisena viis aastat vanad, kuid SMI annab igal aastal metsadest uue, kogu riiki hõlmava andmestiku. Peamised erinevused 4 kahe metoodika vahel tulenevad mõõtetäpsusest ja erinevatest arvutusvalemitest. SMI tagavarad ja tagavaral baseeruvad näitajad (hektaritagavara, juurdekasv) on lausmetsakorralduse andmetest 20% suuremad. SMI näitab suuremat lehtpuude ja väiksemat okaspuude osakaalu nii puistute pindalas kui ka puuliigi tagavaras ning SMI andmetel on
lihkekompleksid alates 10° nõlvakaldest, jämedama liivakihi korral toimuvad üksikud pöördlihked alates 20° nõlvakaldest. Tüüpiliselt vallandab lihke põhjaveetaseme (poorirõhkude) tõus, põhiliseks ettevalmistavaks protsessiks on aga jõgeline erosioon. Poorirõhud on kõige muutlikumad viirsavide ülemises osas ning ka poorirõhkudest mõjutatud nõlva püsivus muutub sesoonselt rohkem savinõlvades. Välitöödel ning modelleerimisel kogutud andmestiku põhjal koostati Pärnu ümbruse maalihete ohtlikkuse kaart. http://www.geoeco.ut.ee/et/1079698 Kõige ohtlikumaks osutus valdavalt viirsavist nõlvadega Sauga jõe org. Jõeorgude metsastamine oleks kõige efektiivsem viis maalihete ohu vähendamiseks, sest see pidurdaks erosiooni. Teateid maalihete kohta Pärnumaa jõgede kallastel on viimastel aastatel üsna sageli kuulda olnud. 19. detsembri 2005 varahommikul kadus osa oru veerust Pärnu lähedal Eametsa
annaabi.ee 
Sisene Facebook'ga
Sisene Google'ga
Sisene LinkedIn'ga
