13 11 kriitiline 0,521 0,576 väärtus tegelik väärtus 0,222222222 0,375 võrdlus ei ole ekse ei ole ekse ii pi xi ni*xi pi 1 37 37 1 1 37,02 37,02 2 1 37,04 37,04 4 2 37,11 74,22 1
küsimustiku täitmine veebis ankeetvaatlus ülevaade ettevõtte telefoniarvetest dokumentaalvaatlus Esita 4. Andmete kogumise meetodid on vaatlus ja eksperiment Esita 5. Jäme mõõtmisviga, mis enamasti on põhjustatud inimlikust eksimusest, on Vali üks vastus. a. juhuslik viga b. erind c. ekse Esita 6.Inimese vanus täisaastates on a. pidev intervallskaala b. järjestusskaala c. diskreetne intervallskaala Esita 7. Kogumi maht on a. kogumi elementide arv b. kogumi kõige suurema elemendi ja kõige väiksema elemendi vahe c. kogumi kõige suurema elemendi väärtus d. kogumi elementide summa Esita 8. Kauplusse sisenejate loendamine on a. sekundaarne vaatlus b. dokumentaalvaatlus c. eksperiment
3. 0,77 20 35,13 1,76 3,1 9,77 0,04 4. 0,74 20 34,41 1,72 2,96 9,89 -0,08 5. 0,59 20 30,88 1,54 2,37 9,84 -0,03 6. 0,68 20 33,25 1,66 2,76 9,76 0,05 Keskmin =9,81 =0,05 e Katse 2 on ekse seega ei arvestanud katse 2 tulemusi. Konstant g avaldamine matemaatilise pendli võnkeperioodi valemist. Saame valemi Saadus tulemuse kvaliteet. Kvaliteeti saame määrata antud valemiga Lubatud vea protsent Oma andmetega saame Süsteemne viga. 9,76 9,81 9,86 g Esines väikseid juhuslike vigu. Süsteemset viga ei esinenud, kuna tegelik raskuskiirendus g=9,81 on võrdne töö tulemusel saad keskmisega
kus l - pendli pikkus, g - raskuskiirendus. Valem kehtib ainult väikeste vōnkeamplituudide korral,kui vōnkumist vōib lugeda harmooniliseks. Matemaatilise pendlina kasutame antud töös peenikese ja kerge niidi otsa kinnitatud kuulikest (joonis A). 1.4 Arvutus tulemuste tabel Katse nr. I, m n t, s T, s T2, s2 gi, m/s2 gk-gi, m/s2 1 0,407 15 19,49 1,299 1,687 9,52 EKSE 2 0,724 15 25,75 1,717 2,948 9,70 0,01 3 0,798 15 27,04 1,803 3,251 9,69 0,02 4 0,548 15 22,47 1,498 2,244 9,64 0,07 5 0,758 15 26,33 1,755 3,08 9,72 0,01 6 0,816 15 - 1,81 3,28 9,82 0,11
olevate andmetega kõik kuus g-d välja. Tulemused kandke tabelisse. Katse nr. l,m n t,s T,s T² , s² gi , m/s² gk gi, m/s² 1. 0,759 15 26,31 1,75 3,06 9,79 0,03 ; -0,02 2. 0,548 15 22,47 1,50 2,25 9,62 0,2 ; 0,15 3. 0,800 15 26,49 1,77 3,13 10,09 -0,27 ekse 4. 0,725 15 25,55 1,70 2,89 9,90 -0,08 ; -0,13 5. 0,402 15 19,27 1,28 1,64 9,68 0,14 ; 0,09 6. 0,819 15 27,15 1,81 3,28 9,86 -0,04 ; -0,09 i=1÷6 6. Arvutage keskmine gk väärtus ja keskmine absoluutne viga k. 4²l g= T² g
pidev/kvantitatiivne/mõõdetav suurus y. Näited: erinevate väetiste või sortide või mullastikutüübi mõju põllukultuuri saagikusele, erinevate pinnaisolatsioonimaterjalide mõju pooljuhtseadise lekkevoolule, eriala mõju vilistlaste palgale. Eksete tsensuur (anomaaliate eristamine) Ekse (anomaalia, jäme viga) on ekslik katse- või vaatlustulemus, mis tavaliselt on eristatav (suhteliselt) suure kõrvalekaldena ülejäänud / õigetest katse- või vaatlustulemustest. Ekse tekib mingi tõrke või vea tõttu katse tegemisel või katse tulemuste fikseerimisel (nt katsetingimuste rikkumine, mõõtevahendi rike, näidu lugemine valelt skaalalt, viga tulemi kirjapanekul/registreerimise, arvutus- või teisendusviga). Eksete äratundmise kriteeriumid on kahte liiki: (a) statistilised (formaalsed) (Statistiliste kriteeriumide abil saab eristada arvuliselt palju erinevate katsetulemuste erinevuse statistilist olulisust (vastava erinevuse/ekse esinemistoenaosuse hindamise
ORGANISATSIOONILINE INNOVATSIOON SISSEJUHATUS Praeguses arenevas ühiskonnas peab iga ettevõtte eksisteerimiseks ja püsima jäämiseks kasutama kõiksugu võtteid. Ettevõtted, mille tulemused sõltuvad müügitulemustest ja klientide hoidmisest ning juurde võitmisest, peavad iga päev kasutama ettevõttes loovat mõtlemist. Loov mõtlemine on määratletud kognitiivse protsessina, mis annab uusi ideid. Kõik organisatsioon, kes tahavad areneda, peavad minema kaasa innovatsiooniga. Antud kodutöös kirjeldan ettevõtte organisatsioonilist innovatsiooni, mille puhul kasutatakse siseseid loova mõtlemise tehnikaid ja samas on kodutöös toodud ka innovaatilisust toetava organisatsiooni sisekliima kujundamisest. Antud ettevõte, kus töötan, tegeleb kindlustustoodete müügiga ja klientidele parimate lahenduste leidmisega. LOOVA MÕTLEMISE TEHNIKAD Kõige enam kasutame organisatsiooni siseselt loova mõtlemise tehnikast ajurünnakut. Ajurünnaku ee...
Dispersioonanalüüsiga seotud arvutuste ülevaatlikuks esitamiseks ja ka teatud kontrolliks kasutatakse tavaliselt nende koondamist nn dispersioonanalüüsi tabelisse, milles koguhajuvus ja selle komponendid esitatakse vastavate hälvete ruutude summade SS kaudu. SS on koguhajuvus, SSa on rühmadevaheline hajuvus, SS0 on sühmasisene hajuvus. Ekse ehk anomaalia, jäme viga on ekslik katse- või vaatlustulemus, mis tavaliselt on eristatav suure kõrvalekaldena ülejäänud katsetulemustest. Ekse tekib mingi tõrke või vea tõttu katse tegemisel või katse tulemuste fikseerimisel. Eksete äratundmise kriteeriumid on statistilised ja mittestatistilised. Juhtudes, kui katseandmetes on eksed, võib osutuda kohaseks minna üle nn mitteparameetriliste ehk jaotusvabade meetodite kasutamisele. Oluline erinevus on järelduste tundlikkuses: mitteparameetrilised skeemid on oluliselt tuimemad ja sama järeldustäpsuse saavutamiseks vajatakse rohkem katseandmeid.
nullhüpotees vastu ja erinevate nivoode efektid võib lugeda võrdseks, seega sel juhul sisendfaktori mõju väljundile on mitteoluline. Dispersioonanalüüsiga seotud arvutuste ülevaatlikuks esitamiseks ja ka teatud kontrolliks kasutatakse tavaliselt nende koondamist nn dispersioonanalüüsi tabelisse, milles koguhajuvus ja selle komponendid esitatakse vastavate hälvete ruutude summade SS kaudu. SS on koguhajuvus, SSa on rühmadevaheline hajuvus, SS0 on rühmasisene hajuvus. Ekse ehk anomaalia, jäme viga on ekslik katse- või vaatlustulemus, mis tavaliselt on eristatav suure kõrvalekaldena ülejäänud katsetulemustest. Ekse tekib mingi tõrke või vea tõttu katse tegemisel või katse tulemuste fikseerimisel. Eksete äratundmise kriteeriumid on statistilised ja mittestatistilised. Juhtudes, kui katseandmetes on eksed, võib osutuda kohaseks minna üle nn mitteparameetriliste ehk jaotusvabade meetodite kasutamisele
....................................................................... 11 3. Mõõtetulemus kui juhuslik suurus ............................................................................................. 13 3.1. Histogramm ....................................................................................................................... 14 3.2. Dispersioon ja standardhälve............................................................................................. 16 3.3. Ekse ................................................................................................................................... 17 3.4. Aritmeetilise keskmise standardhälve ja Atüüpi määramatus ......................................... 18 3.5. Usaldusnivoo leidmine histogrammi alusel....................................................................... 19 4. Jaotusfunktsioonid. jaotusfunktsiooni hüpoteesi kontrollimine ................................................ 20
0, 1, 1, 4, 5, 5, 6, 7, 10, 10, 11, 12, 12, 15, 17, 20, 22, 23, 24, 25, 25, 25, 27, 33, 38, 38, 39, 39, 40, 43, 44, 44, 46, 52, 62, 62, 69, 69, 71, 71, 74, 74, 75, 75, 78, 78, 79, 79, 80, 82, 82, 85, 86, 87, 91, 91, 96, 96, 96, 98 Dixon-test Rlow=(x3-x1)/(xn-2-x1), n=60 -> Rlow=(1-0)/(96-0)=1/96=0,01 -> x1 ekse, sest et Rlow =0,01> Dkr=0,35 Osa A. Hinnangud, usaldusvahemikud, statilised h üpoteesid ja jaotused Tabel 1. Valim xi-juhuslik arv, ni xi kordumiste arv xmin=0, xmax=98 xi ni ni*xi ni*xi² ni(xi-x)² 0 1 0 0 2254.35 4320.78 1 2 2 2 1 4 1 4 16 1890.51 3609.10
1. MÕÕTMINE Mõõtmine on objektide võrdlemine - Korraga saab võrrelda ainult kaht objekti omavahel. Kui objekte palju, valitakse välja üks (etalon) ning teisi võrreldakse sellega. Otsene mõõtmine ja kaudne mõõtmine – otseste mõõtmiste kaudu Nimi- ehk nominaalskaala – objektide eristamiseks – sugu, rahvus, huvid, kaubakood, ettevõtte registrinumber Järjestusskaala – võimaldab objekte järjestada mingi tunnuse alusel – nt ettevõtted: väikesed, keskmised, suured – küsitlus: "poolt", pigem poolt kui vastu", "pigem vastu kui poolt", "vastu" – intervallid skaalajaotuste vahel pole võrdsed Intervallskaala – skaalajaotuste intervallid on võrdsed Vahemikskaala – nullpunkti asukoht kokkuleppeline – ajaskaala, Celsiuse skaala temperatuuri mõõtmiseks – võib leida vahesid, ei tohi leida suhteid Suhteskaala – nullpunkt fikseeritud absoluutselt – objekti pikkus, kaal, töötajate arv, käive, mingi tegev...
b. andmete hankimine internetist dokumentaalvaatlus c. ettevõte saadab perioodiliselt andmeid statistikaametile korrespondentvaatlus d. küsitleja vestleb inimesega ja täidab vastuste põhjal küsitlusankeeti suuline vaatlus e. ülevaade ettevõtte telefoniarvetest dokumentaalvaatlus 4. Andmete kogumise meetodid on vaatlus ja eksperiment 5. Jäme mõõtmisviga, mis enamasti on põhjustatud inimlikust eksimusest, on ekse 6. Inimese vanus täisaastates on diskreetne intervallskaala. 7. Kogumi maht on kogumi elementide arv 8. Kauplusse sisenejate loendamine on otsene vaatlus. 9. Tööjõu-uuringu ankeedis oli järgmine küsimus: ------------------------------------- Millise skaalaga on tegemist? Järjestusskaala 10. Kauba hinna korral kasutatakse intervallskaalat. 11. Kaupade koodid on nimiskaalas. 12
MTM0010 - Metroloogia ja mõõtetehnika (õppejõud E. Kulderknup) KORDAMISKÜSIMUSED ja nende vastused õppejõu materjalide põhjal TEOORIA: 1. METROLOOGIA MÕISTE Teadus mõõtmisest ja selle rakendamine Metroloogia hõlmab mõõtmise kõiki teoreetilisi ja praktilisi aspekte, ükskõik milline ei oleks ka mõõtemääramatus ja rakendusvaldkond: - mõõtühikute määratlemine; - mõõtühikute realisatsioon ja esitamine, etalonid; - mõõtühiku jälgitavusahela kindlustamine (töömõõtevahend kuni mõõtühiku realisatsioonini); Võib eristada kolme erinevat taset sõltuvalt täpsustasemest ja rakendamisest. 1. Teaduslik metroloogia tegeleb mõõteetalonide arendamise ja organiseerimisega ning nende säilitamisega kõrgtasemel. Fundamental metrology ei ole otseselt defineeritud, kuid tegeleb metroloogia alustega täpsuse kõrgtasemel, seega teadusliku metroloogia ülemine tase. 2. Tööstusmetroloogia tegeleb mõõtevahenditega ja katsetuste, kalibreerimistega ning mõõt...
annaabi.ee 
Sisene Facebook'ga
Sisene Google'ga
Sisene LinkedIn'ga
