Vajad kellegagi rääkida?
Küsi julgelt abi LasteAbi
Logi sisse
✍🏽 Avalikusta oma sahtlis olevad luuletused! Luuletus.ee Sulge

Andmete analüüs - sarnased materjalid

kvantiil, kiviste, karakteristikud, diameetri, risttabel, exceli, informaatika, lemine, graafik, hmitamine, diameeter, haare, jaotusfunktsioon, arvuline, loetelu, lepikult, metsandus, itcollege, instituudi, osakond, likool, lektor, hilised, puuliik, lainjas
thumbnail
12
doc

Metsandusliku andmetöötluse alused 2.osa

Eesti Maaülikool Metsandus- ja maaehitusinstituut Metsakorralduse osakond Gabriel Kase Metsandusliku andmetöötluse alused II Proovitüki nr. 819 andmete analüüs Kodune töö nr. 2 Juhendaja - lektor Külliki Kiviste Tartu 2012 Sisukord 2. Üldiseloomustus........................................................................................................ 3 3. Tunnuste liigid...........................................................................................................3 4. Rühmitamine............................................................................................................. 4 6. Graafikud..................................

Andmetöötlus alused
72 allalaadimist
thumbnail
12
doc

Proovitüki nr. 722 andmete analüüs

EESTI MAAÜLIKOOL Põllumajandus- ja keskkonnainstituut Proovitüki nr. 722 andmete analüüs Kodune töö nr. 2 õppeaines ,,Andmetöötluse alused" Juhendaja lektor Külliki Kiviste Tartu 2011 2 Sisukord Sissejuhatus.............................................................................................................................4 1. Proovitüki üldiseloomustus.................................................................................................5 2. Tunnuste liigid.................................................................................................................

Andmetöötlus alused
94 allalaadimist
thumbnail
6
docx

Proovitüki nr. 711 andmete analüüs

Eesti Maaülikool Põllumajandus- ja keskkonnainstituut Maastikukaitse ja -hoolduse osakond Proovitüki nr. 711 andmete analüüs Kodune töö nr. 2 õppeaines Andmetöötluse alused Juh.Külliki Kiviste Tartu 2009 Sisukord 1. Proovitüki üldiseloomustus Proovitüki 711 kvartaliks on RO204, eralduse number on 4, kasvukohatüübiks on mustika. Peapuuligiks on mänd, peapuuliigi vanuseks on 35 aastat. Proovitüki raadius 1 rinde puude jaoks on 15 cm, raadius 2 rinde puude jaoks puudub (0). Reljeef on laugjas, mikroreljeef on matlik. Andmed mõõdeti 1. Juulil 2002. aastal. 2. Tunnuste liigid

Informaatikainsenerile
18 allalaadimist
thumbnail
8
doc

Proovitükk 815

D1 X D2 X H X HV X HKO X Rikke X kood Kahjust X usaste 1 http://www.eau.ee/~kkiviste/ 3 3.Risttabel, filtreerimine Tabel 3. Risttabel proovitükil 815 puuliikide esinemine erinevatel rinnetel Loendus koguhulgast rin pl T 1 S Grand Total KS 3 3 KU 1 1 MA 3 164 1 168 Grand Total 3 168 1 172 4. Rühmitamine Tabel 4. Männi diameetri esmased karakteristikud

Andmetöötlus
20 allalaadimist
thumbnail
11
xlsx

Andmetöötlus aluse kodunetöö proovitükk nr 701

25,2 11,8 13,2 18 0,12 0,25 12,4 14,6 16 38 0,26 0,51 19,15 17,4 18,8 29 0,20 0,71 15,75 20,2 21,6 30 0,20 0,91 8,45 23 24,4 11 0,07 Diameetri jaotushistogramm 0,99 24,05 25,8 27,2 2 0,01 1,00 19,75 147 1,00 40 21,25 35 17,25 30 12,35 7,7 25 8,95 Klassi kuuluvuse tõenäosus 20

Andmetöötlus alused
82 allalaadimist
thumbnail
11
doc

Andmetöötluse alused kodune töö PRT 815- Kodutöö 2

Metsandus- ja maaehitusinstituut osakond NIMI Proovitükk 815 Andmetöötluse alused II kodune töö Juhendaja: lektor juhendaja Tartu aasta Sisukord Sisukord.............................................................................................................................2 Sissejuhatus....................................................................................................................... 3 2. Diameetri aritmeetiline keskmine ja standardhälve.......................................................4 3. Normaaljaotus................................................................................................................5 3.1 Normaaljaotuse graafik............................................................................................5 3.2 Normaaljaotuse eeldusel.........................................................................................6 4

Andmetöötlus alused
73 allalaadimist
thumbnail
5
docx

Andmetöötluse kordamine

· Juhusliku suuruse X jaotusfunktsiooni väärtus argumendi x kohal on sellest väiksemate väärtuste esinemise suhteline sagedus (tõenäosus) F(x) = P(X < x). · 0 F(x) 1 ehk jaotusfunktsiooni piirväärtused on 0 ja 1. · F(x) on mittekahanev ja pidev. · P(a < X b) = F(b) ­ F(a) 8. Mis on juhusliku suuruse p-kvantiil? Mis on juhusliku suuruse q-täiendkvantiil? p-kvantiil - Arvrea väärtus, millest väiksemate ja sama suurte väärtuste osakaal on p. Nt 0,3 kvantiil on tunnuse selline väärtus, millest väiksemaid väärtuseid on variatsioonreas 30%. Täiendkvantiiliks nimetatakse juhusliku suuruse q-täiendkvantiili suuruse sellist väärtust xq, millest võrdsete või suuremate väärtuste esinemise tõenäosus on q. 9. Mis on tihedusfunktsioon? Tihedusfunktsioon on jaotusfunktsiooni tuletis: F'(x) = f(x). 10. Normaaljaotuse skitseerimine (tihedus- ja jaotusfunktsioon). Graafikult lugemine (aritmeetiline keskmine, standardhälve, mood, mediaan). 11

Andmetöötlus
15 allalaadimist
thumbnail
10
xls

Pidevad jaotused, diskreetsed jaotused

3,756273 3. Et kontrollida, kas antud empiiriline jaotus võiks pärineda normaaljaotusega 4 üldkogumist, leia 2-statistik, vabadusastmete arv ja P-väärtus 0,4399943 4. Kas toodud empiiriline ja teoreetiline jaotus (normaaljaotus) on sobivad või sobimatud? sobivad Olgu proovitüki andmeil leitud männi diameetri aritmeetiline keskmine 35,2 cm ja standardhälve 5,1 cm (ülesannete 5 kuni 8 algandmed) 5. Eeldades männi diameetri normaaljaotust, leida mitu protsenti diameetritest on jämedamad, kui 28 cm P(X>28)= 92,0990 6. Eeldades männi diameetrite korral normaaljaotust, x0,7= 37,9 leida jaotuse 0,7-kvantiil, leia 0,2-täiendkvantiil. x0,8= 39,5

Matemaatika
35 allalaadimist
thumbnail
13
docx

Nimetu

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

Andmetöötlus alused
63 allalaadimist
thumbnail
136
xlsx

Statistika töö: binoomjaotus, intervallid

valim 4 valim 5 173 179 166 175 168 168 194 172 184 197 177 178.2 (arvud teises failis) 5.91 st tunnustest ka suurem. ite jaotus on sümmeetriline (asümmeetriakordaja=0) meda tipuga (järsakus<0). Ülesanne 1 Mündi visatakse 10 korda. Olgu X saadud kullide koguarv. Koostage tunnuse X jaotustabel, jaotuspolügoon, leidke karakteristikud EX, DX ning . Katsete arv n: 10 Tõenäosus p: 0.5 Jaotustabel: Tunnus X 0 1 2 3 Osakaal P(X=k) 0.00098 0.00977 0.04395 0.11719 Osakaal P(X=k)% 0.098% 0.977% 4.395% 11.719% Keskväärtus: 5 Dispersioon: 2.5 Standardhälve: 1.58113883 0.30000

Statistika
36 allalaadimist
thumbnail
42
xls

Regressioon, hinnang, hüpotees arvutused ja testid

13,4 0,0 0,0 0,0 16,9 0,0 0,0 0,0 13,8 0,0 0,0 0,0 15,6 0,0 0,0 0,0 14,5 0,0 0,0 0,0 Hinnangud, hüpoteesid, regressioon Proovitükk nr. 1118 Kodune töö 4 õppeaines Andmetöötluse alused Punkthinnangud, vahemikhinnangud, valimi maht Eeldame, et teie proovitükil mõõdetud andmete põhjal tahame teha järeldusi samalaadse üldkogumi kohta Selleks arvuta järgmised statistikud oma proovitüki kohta 1) Leida 1. rinde enamuspuuliigi diameetri kohta (rühmitamata andmetest) järgmised suurused: keskväärtuse hinnang (aritmeetiline keskmine), 15,945 dispersioon, 10,725 standardhälve, 3,275 standardhälbe viga 0,205

Andmetöötlus alused
94 allalaadimist
thumbnail
11
doc

ANDMETÖÖTLUSE ALUSED KODUTÖÖ NR. 5

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%.......................4 4. Usaldusnivoo...................................................

Andmetöötlus alused
42 allalaadimist
thumbnail
15
xls

Filtri kasutamine

d Andmetöötluse alused 25,3 Kodune töö 4 20,2 Proovitükk nr. 24,75 Hinnangud, hüpoteesid, regressioon 23,45 22,25 Punkthinnangud, vahemikhinnangud, valimi maht 16,85 22,8 Eeldame, et teie proovitükil mõõdetud andmete põhjal tahame teha järeldusi samalaadse 18 üldkogumi kohta 23,75 Selleks arvuta järgmised statistikud oma proovitüki kohta 24,85 1) Leida 1. rinde enamuspuuliigi diameetri kohta (rühmitamata andmetest) järgmised suurused: 21,7 aritmeetiline keskmine, 18,05 dispersioon, 19 standardhälve, 25,35 valimi maht, 20,4 standardviga, 21,5 variatsioonikordaja, 21,4 suhteline standardviga e katsetäpsus. 17,5 2) Leida diameetri usalduspiirid: 20,25 aritmeetilise keskmise 95%lised usalduspiirid, 21,74

Informaatikainsenerile
28 allalaadimist


Sellel veebilehel kasutatakse küpsiseid. Kasutamist jätkates nõustute küpsiste ja veebilehe üldtingimustega Nõustun