EESTI MAAÜLIKOOL Metsandus- ja maaehitusinstituut Metsamajanduse osakond Gabriel Kase PÄRNUMAA METSKONNAD Kodune töö nr. 2 Juhendaja Anton Kardakov Tartu 2011 SISUKORD Sissejuhatus.................................................................................................................................3 METSAUUENDUS................................................................................................................5 Graafilised lisad.......................................................................................................................... 9 Kasutatud kirjandus ..................................................................................................................12 2 Sissejuhatus Metskond on metsa haldusüksus....
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...................................................................................................................7 11. Kasutatud kirjandus......................................
prt aasta puu rin pl asim kaug d1 164 2009 1 1 MA 4 2 8 164 2009 9 1 MA 11.5 12.4 12.8 164 2009 7 1 MA 12.5 10.5 7.9 164 2009 11 1 MA 17.5 15 8.1 164 2009 6 1 MA 18.5 9.3 17 164 2009 12 1 MA 22 15 15.4 164 2009 13 1 MA 26 12.6 24.3 164 2009 16 1 MA 32 10.6 15 164 2009 15 1 MA 33 12.1 19.4 164 2009 17 1 MA 35.5 11.3 16.7 164 2009 3 1 MA ...
Hinnangud, hüpoteesid, regressioon Proovitükk nr. 6 Kolmas kodutöö õppeaines Metsandusliku andmetöötluse alused Lähteandmeteks on Teie proovitüki 1. rinde enamuspuuliigi keskmine diameeter (rühmitamata andmed). Kopeerige see tulp sellele samale töölehele. 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), 4.921 dispersioon, 7.352 standardhälve, 2.712 standardhälbe viga 0.183 ...
Eesnimi Perekonnanimi Sugu Sünniaasta Sünnikoht Elukoht Maaris Varrik naine 1995 Tartu Võru Rasmus Varrik mees 1995 Tartu Võru Eeva Varrik naine 2001 Võru Võru Liilia Varrik naine 2001 Võru Võru Astrid Varrik naine 1969 Tartu Võru Ülo Varrik mees 1963 Võru Võru Sünnikoht=Elukoht Meeste vanus 19 Sünnik=Elukoht Sünnik=Elukoht Sünnik=Elukoht Naiste vanus 19 mees/noorem m/vanem m mees/noorem m/vanem m mees/noorem m/vanem m mees/noorem m/vanem m mees/noorem m/vanem m Keskimine Keskimine Keskimine Külmem Kuupäev Õhutempe Õhutemperatuur Õhutemperatuur ...
PRT PRT AASTA PUU RIN PL ASIM KAUG D1 1062 1118 2008 12 1 MA 1,0 18,9 18,2 1062 1118 2008 3 1 MA 2,0 7,3 17,8 1062 1118 2008 11 1 MA 2,0 18,0 13,8 1062 1118 2008 5 1 MA 3,0 11,7 17,4 1062 1118 2008 1 1 MA 4,0 3,4 10,9 1062 1118 2008 10 1 MA 7,0 17,2 17,0 1062 1118 2008 13 1 MA 10,0 19,0 18,1 1062 1118 2008 6 1 MA 13,0 7,9 11,5 1062 1118 2008 7 1 MA 15,0 9,8 13,2 1062 1118 2008 8 1 MA 19,0 13,7 8,9 ...
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...
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.................................................................................................................... 5 3. Risttabel, filtreerimine........................................................................................................ 5 4. Rühmitamine..........................................................................................
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%.....
EESTI MAAÜLIKOOL 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..........................................................
d esmased karakteristikud 20,15 valimi maht 149 diameetrit 19,7 miinimum 4,85 cm 17,35 maksimum 25,2 cm 15,6 Haare 20,35 cm 11,75 1. klassi ülemine piir 7,6 cm 15,75 klassi samm 2,8 cm 18,45 viimase klassi ülemine piir 27,2 cm 17,3 rühmade arv 8 20,15 Pool sammu 1,4 cm 23,45 Rühma Klassi Klassi kuulumise Jaotus- 21,7 tsenter Rühma ülem. piir sagedus tõenäosus funktsioon 8,8 xi xüi ni pi F(xüi) 21,15 6,2 7,6 5 0,03 0,03 18,85 ...
I Vali mõis ning seejärel tee taustauuringud Eesti mõisaportaali http://www.mois.ee/ kaudu, vastates valitud paika puudutavatele küsimusele: 1. Eesti k.-Järve mõisat ; Saksa k -Türpsal 2. Ajaloolise jaotuse järgi Virumaale Jõhvi kihelkonda kuulunud mõis jääb kaasajal Ida- Virumaale Kohtla valla territooriumile. 3. Järve mõisa liik on ehitismälestis. 16. sajandi algul ehitati mõis välja vasallilinnuse ehk kindlustatud mõisahoonena. 4. Järve maisat on esmamainitud 1497. aastal. 5. Mõisa viimane omanik enne 1919. aasta võõrandamist oli Georg von Dehn. 6. Teises maailmasõjas põlenud hoone varemetest puhastati 1960tel aastatel keskaegse linnuse osa välja. Tollal alustatud linnuse restaureerimistööd, mis olid jõudnud katuse ehitamiseni, jäid 1970tel aastatel pooleli. Viimastel aastatel on vahepeal lagunenud kõrge katus asendatud siiski ajutise lamekatu...
Kordamine arvestustööks 1. Mis on üldkogum? Üldkogumehk populatsioon huvialuste objektide hulk (lõpmatu). on objektide (nähtuste, isendite, protsesside) hulk, mille kohta soovitakse teha teaduslikult põhjendatud järeldusi 2. Mis on valim? Esinduslik valim. Valimmõõdetud objektide hulk (lõplik). on üldkogumist eraldatud objektide hulk, mille mõõtmise ja vaatlemise alusel tehakse järeldusi üldkogumi kohta. Igal üldkogumi elemendil peab olema võrdne võimalus valimisse sattumiseks Esinduslik valim -valimisse saGunud isikud peavad esindama populatsioonis esinevaid uuritavaid tunnuseid 3. Mis on andmestik? Rühmitamata ja rühmitatud andmestik. 4. Arvuline tunnus pidev, diskreetne. Pidevvõib omada väärtusi mingil lõigul. Diskreetnearvuliste tunnuste võimalike väärtuste hulk on lõplik või loenduv. 5. Mittearvuline tunnus järjestustunnus, nominaaltunnus. Järjestustunnusmittearvuline tunnus, mille väärtused on järjestatavad (Kraf...
annaabi.ee 
Sisene Facebook'ga
Sisene Google'ga
Sisene LinkedIn'ga
