m Dv (mm) Dp (mm) Dm (mm) m 2m 4 18,1 38,2 20,1 0,00873913 0,000076372 3 14,6 42,4 27,8 0,01208696 0,000146095 2 11,6 45,3 33,7 0,01465217 0,000214686 1 9,2 47,5 38,3 0,01665217 0,000277295 0 7,0 49,7 42,7 0,01856522 0,000344667 x y 4 0,000076372 2m=f(m) 3 0,000146095 2 0,000214686 0,000400000 1 0,000277295 0,000300000 0 0,000344667 5 0,000200000 6 0,000100000 7 8 0,000000000 0 1 2 3 4 5 6 7 8 k lamda ...
Andmeanalüüs MS Exceli abil Andmeanalüüs MS Exceli abil Järgnev õpetus püüab võimalikult 'puust ja punaselt' ette näidata elementaarse andmeanalüüsi teostamise võimalused MS Excelis. Samas ei ole see materjal mõeldud matemaatilise statistika konspektiks, vastavad teadmised/materjalid eeldatakse kasutajal enesel olemas olevat. Seetõttu pole ka eriti tegeletud konkreetsete näidetega ega tulemuste tõlgendamisega. See konspekt ei ole Andres Kiviste 1998 aastal ilmunud vihiku "Matemaatilise statistika algteadmisi ja rakenduslikke näiteid MS Exceli keskkonnas" ümbertrükk. ...
Rakendusstatistika arvestusharjutus AGT-1 Osa A 1. Arvkarakteristikud Keskväärtus N µ = xi pi µ = 44,8 i =1 (Kasutades Exceli funktsiooni AVERAGE) Dispersioon N 2 = ( xi - µ ) 2 p i 2 = 814,4 i =1 (Kasutades Exceli funktsiooni VAR.P lisaks kontrollisin Excelis vahetulemusi kasutades) Standardhälve = 2 = 814,4 = 28,54 Mediaan Me = 41 Variatsioonirea keskmine arv (juhul kui on tegemist paarituarvutlise valimiga) või kahe keskmise elemendi poolsumma (kui on tegemist paarisarvulise valimiga) (Lisaks saadav kasutades Exceli funktsiooni MEDIAN) Haare Valimi suurima ning väikseima elemendi vahe R = x max - x min R= 97 - 0 = 97 2. Jaotuse analüüs Võtan olulisuse nivooks = 0,10 ning eeldan normaaljaotust. Keskväärtuse usaldusvahemik 1) Keskväärtuse ja standardhälbe hinnangud: 1 N 1 N µ^ = xi = xi...
Rakendusstatistika arvutusgraafilise töö andmed ja lahenduse kontrollelemendid MHT/2010 3 9 7 4 7 7 Üliõpilane: Üliõpilaskood: Lahenduse esitamiskuupäev: 3.2.2011 Andmete kood: Andmed Andmed-A: valim A mahuga N=25 (arvkarakteristikud, jaotuse analüüs, dispersioonanalüüs) 91 96 79 95 10 39 69 38 40 5 0 96 24 22 75 79 82 86 91 74 75 25 12 71 85 Andmed-B: valimid B1 ja B2 (regressioonimudeli leidmine ja analüüs) xi 2,8 2,2 4,0 1,1 5,1 yi 6,9 6,1 9,8 7,2 15,3 Valim B1: Paarisvalim (xi, yi) regressioonimudeli leidmiseks (mahuga N=5) Valim B2: Korduskatsete sari väljundi dispersiooni leidmiseks (mahuga w=7) 1,3 0,2 0,7 4,2 3,6 2,6 1,...
Rakendusstatistika arvutusgraafilise töö andmed ja lahenduse kontrollelemendid MHT/2010 Üliõpilane: Üliõpilaskood: Lahenduse esitamiskuupäev: Andmete kood: Andmed Andmed-A: valim A mahuga N=25 (arvkarakteristikud, jaotuse analüüs, dispersioonanalüüs) 16 35 38 49 51 69 1 69 19 87 3 44 24 84 7 41 41 10 79 15 87 82 5 76 1 8 8 Andmed-B: valimid B1 ja B2 (regressioonimudeli leidmine ja analüüs) xi 4,0 1,0 5,0 3,0 2,0 yi 0,1 5,5 0,2 1,2 3,5 Valim B1: Paarisvalim (xi, yi) regressioonimudeli leidmiseks (mahuga N=5) Valim B2: Korduskatsete sari väljundi dispersiooni leidmiseks (mahuga w=7) 3,3 2,0 4,6 3,9 3,0 2,7 6,3 Lahenduse kontrollelemendid Ülesanne/alamülesanne 1 Keskväärtus: Dispersioon:814,0567 Standardhälve:28,53 Mediaan: ...
MHT0030 RAKENDUSSTATISTIKA ARVUTUSGRAAFILINE TÖÖ Osa A 1. Keskväärtus =46,20 Dispersioon =867,91 Standardhäve =29,46 Mediaan Me=46 Haare R = xmax xmin = 99 0 = 99 2. Keskväärtuse usaldusvahemik eeldusel, et põhikogumi jaotus on normaaljaotus ja olulisuse nivoo = 0,10: t, N-1 on arvutatav Exceli TINV funktsiooniga: 1,711 Dispersiooni usaldusvahemik eeldusel, et põhikogumi jaotus on normaaljaotus ja olulisuse nivoo = 0,10 ning põhikogumit moodustavate mõõdiste arv n = 25: ja on arvutatav Exceli CHIINV funktsiooniga, ning on vastavalt: 36,415 ja 13,843 3. Kontrollida järgmisi hüpoteese (eeldades üldkogumi normaaljaotust ning võttes olulisuse nivooks = 0,10) 3.1 H0: = 50 alternatiiviga H1: 50 Et Hüpotees vastu võetaks, peab tkr > t; 1,71 > -0,645. Seega hüpotees ...
Xxxxx xxxxx xxxx MHT 0031 RAKENDUSSTATISTIKA ARVUTUSGRAAFILINE TÖÖ Osa A 1. 1) Keskväärtus =46,20 2)Dispersioon =867,92 3)Standardhäve =29,46 4)Mediaan Mediaan on variatsioonirea keskmine element paarituarvulise valimi korral või kahe keskmise elemendi poolsumma paarisarvulise valimi korral. Me=46 5)Haare R = xmax xmin = 99 0 = 99 2. Leian keskväärtuse usaldusvahemiku eeldusel, et põhikogumi jaotus on normaaljaotus ja o...
MHT0030 RAKENDUSSTATISTIKA ARVUTUSGRAAFILINE TÖÖ Andmete kood: 248199 Osa A 1. Keskväärtus Dispersioon Standardhälve Mediaan Haare 2. Eeldades üldkogumi normaaljaotust ning võttes olulisuse nivooks leian usaldus- vahemikud. Keskväärtuse usaldusvahemik on arvutatud MS Exceli TINV-funktsiooniga: Dispersiooni usaldusvahemik ja on arvutatud MS Exceli CHIINV-funktsiooniga 3. Eeldades üldkogumi normaaljaotust ning võttes olulisuse nivooks kontrollin hüpoteese 3.1 alternatiiviga Et hüpotees vastu võetaks peab seega hüpotees võetakse vastu. 3.2 alternatiiviga Et hüpotees vastu võetaks peab jääma kahe kriitilise punkti vahele seega hüpotees võetakse vastu. 4. Valimi empiiriline histogramm võrdlaiade...
Arvutusgraafiline töö | Mihkel Heinmaa | MHT0030 RAKENDUSSTATISTIKA ARVUTUSGRAAFILINE TÖÖ Mihkel Heinmaa | YAGB31 | sügis 2010 Osa A 1. Keskväärtus: Excel: AVERAGE Dispersioon: ( ) Excel: VAR Standardhälve: Excel: STDEV Mediaan: Mediaan on va...
Rakendusstatistika arvutusgraafilise AGT-1 andmed ja lahenduse kontrollelemendid MHT/2013 Üliõpilane: Üliõpilaskood: Lahenduse esitamiskuupäev: 21.11.2013 Andmete kood: Andmed Andmed-A: valim A mahuga N=25 (arvkarakteristikud, jaotuse analüüs, dispersioonanalüüs, aegrida ) 37 54 94 32 19 33 69 51 89 43 18 88 9 30 62 41 81 54 49 54 15 94 85 43 87 Andmed-B: valimid B1 ja B2 ( korrelatsioon, regressioonimudeli leidmine ja analüüs) xi 1,1 2,8 2,2 5,1 3,7 yi 7,2 8.9 6,8 19,3 13,1 Valim B1: Paarisvalim (xi, yi) regressioonimudeli le...
EESTI MAAÜLIKOOL Metsandus- ja maaehitusinstituut Veemajanduse osakond PROOVITÜKI NR. 710 ANDMETE ANALÜÜS Informaatika insenerierialadele Kodune töö nr. 2 Juhendaja lektor Külliki Kiviste Tartu 2009 Sisukord Sissejuhatus....................................................................................................................... 3 1. Proovitüki üldiseloomustus........................................................................................... 4 2. Tunnuste liigid...............................................................................................................4 3. Risttabel.........................................................................................................................4 4. Rühmitamine ja graafikud....................................................................
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..........................................................................................
Rakendusstatistika arvestusharjutus AGT-1 (Andmete kood: 38 42 36) OSA A 1. Leida keskväärtuse, dispersiooni, standarthälbe, mediaani ja haarde hinnangud Keskväärtus N 1 ´x = N ∑ xi i=1 ´x =53,24 Dispersioon N 1 s x 2= ∑ N−1 i=1 ( x i−´x )2 s x 2 =705,69 Standardhäve s x =√ s x 2 s x =26,56 Mediaan Me=51 Haare R = xmax – xmin = 94 – 9 = 85 2. Keskväärtuse μ usaldusvahemik eeldusel, et põhikogumi jaotus on normaaljaotus ja olulisuse nivoo = 0,10: sx s ( P ´x −t α , N−1 ∙ √N ) < μ< ´x +t α ,...
Arvutuste tulemused: Massiga 786g tekitatud laine (n=1) sageduseks näitas generaator 47 Hz, keele omavõnkesagedus oli samal ajal 44,37 Hz. (Laine levimiskiirus: 89±0,35 m/s). Massiga 1600g tekitatud laine (n=1) sageduseks näitas generaator 67 Hz, keele omavõnkesagedus oli samal ajal 63,30 Hz. (Laine levimiskiirus: 127±0,50 m/s). Massiga 2368g tekitatud laine (n=1) sageduseks näitas generaator 81 Hz, keele omavõnkesagedus oli samal ajal 77,30 Hz. (Laine levimiskiirus: 155±0,61 m/s). Massiga 3208g tekitatud laine (n=1) sageduseks näitas generaator 87 Hz, keele omavõnkesagedus oli samal ajal 89,63 Hz. (Laine levimiskiirus: 179±0,71 m/s). Massiga 5576g tekitatud laine (n=1) sageduseks näitas generaator 117 Hz, keele omavõnkesagedus oli samal ajal 118,17 Hz. (Laine levimiskiirus: 236±0,93 m/s). Massiga 786g tekitatud laine (n=2) sageduseks näitas generaator 95 Hz, keele omavõnkesagedus oli samal ajal 88,73 Hz. Massiga 1600g tekitatud ...
RAKENDUSSTATISTIKA ARVUTUSGRAAFILINE TÖÖ Osa A Valimi A mahuga N=25 variatsioonirida: 54 32 30 54 89 54 9 94 51 69 19 15 33 88 37 87 94 49 18 85 43 43 41 62 81 1.Leida keskväärtuse, dispersiooni, standardhälbe, mediaani ja haarde hinnangud. Keskväärtus: Excel: AVERAGE x=53,24 Dispersioon: Excel: VAR Sx²=705,69 Standardhälve: Sx=26,56 Mediaan: Mediaan on variatsioonirea keskmine element paarituarvulise valimi korral või kahe keskmise elemendi poolsumma paarisarvulise valimi korral. Me=51 Haare: R=94-9=85 2. Leida keskväärtuse ja dispersiooni usaldusvahemikud (eeldades üldkogumi normaaljaotust ning võttes olulisuse nivooks = 0.10). Keskväärtuse usaldusvahemik: = 0,10 t0,1; 24= 1,711 (Studenti tabelist) Dispersiooni usaldusvahemik: = 0,10 ja (leitud Exceli...
2.Exceli vaade...............................................................................................................................................2 3.Põhilised mõisted.......................................................................................................................................2 4.Töö alustamine ja lõpetamine.................................................................................................................... 2 5.Töökeskkonna elemendid ja nende kohaldamine...................................................................................... 3 6.Menüüde lühiülevaade............................................................................................................................... 4 7.Menüüriba..................................................................................................................................................4 8.Nupuribad.................................
RAKENDUSSTATISTIKA ARVUTUSGRAAFILINE TÖÖ Osa A Valimi A mahuga N=25 variatsioonirida: 12 6 11 62 20 62 7 98 10 1 52 27 80 25 94 46 38 74 95 33 71 15 96 4 87 1.Leida keskväärtuse, dispersiooni, standardhälbe, mediaani ja haarde hinnangud. Keskväärtus: Excel: AVERAGE x=45, 04 Dispersioon: Excel: VAR Sx²=1164,123 Standardhälve: Sx=34,1193 Mediaan: Mediaan on variatsioonirea keskmine element paarituarvulise valimi korral või kahe keskmise elemendi poolsumma paarisarvulise valimi korral. Me=38 Haare: R=97 2. Leida keskväärtuse ja dispersiooni usaldusvahemikud (eeldades üldkogumi normaaljaotust ning võttes olulisuse nivooks = 0.10). Keskväärtuse usaldusvahemik: = 0,10 t0,1; 24= 1,711 (Studenti tabelist) Dispersiooni usaldusvahemik: ...
RAKENDUSSTATISTIKA ARVUTUSGRAAFILINE TÖÖ Osa A Valimi A mahuga N=25 variatsioonirida: 75 10 79 32 32 0 68 94 96 2 99 53 31 15 48 47 29 70 7 75 28 30 42 47 46 1.Leida keskväärtuse, dispersiooni, standardhälbe, mediaani ja haarde hinnangud. Keskväärtus: Excel: AVERAGE x=46,20 Dispersioon: Excel: VAR Sx²=867,9167 Standardhälve: Sx=29,46 Mediaan: Mediaan on variatsioonirea keskmine element paarituarvulise valimi korral või kahe keskmise elemendi poolsumma paarisarvulise valimi korral. Me=46 Haare: R=99 2. Leida keskväärtuse ja dispersiooni usaldusvahemikud (eeldades üldkogumi normaaljaotust ning võttes olulisuse nivooks = 0.10). Keskväärtuse usaldusvahemik: = 0,10 t0,1; 24= 1,711 (Studenti tabelist) Dispersiooni usaldusvahemik: ...
Üksiksumma tulevikuväärtuse arvutamine kasutades Exceli funk 1 ülesanne 1. Kaalutletakse, millist varianti kasutada neljakümneks aastaks 1000. Kui suureks kasvab see summa, kui tulu saadakse üks kord aastas, aasta lõpul ja a) investeerimisfondis 5% b) võlakirjades 9% c) aktsiates 10% FVa =1000(1 + 0,05) 40 Valemiga: FVb =1000(1 + 0,09) 40 7 039,99 kr FVc =1000(1 + 0,1) 40 31 409,42 kr 45 259,26 kr ÜL. 2 Ettevõtjal on soov kaheks aastaks hoiustada 34 600.-eurot aas Kui suur summa saadakse selle tähtaja möödumisel, kui intressi arvestat a) Üks kord aastas? per. 2 b) kaks korda ...
Tallinna Tehnikaülikooli füüsika instituut Üliõpilane: Üllar Alev Teostatud:14.02.07 Õpperühm: EAEI-21 Kaitstud: Töö nr. 12 OT Takistuse temperatuurisõltuvus Töö eesmärk: Töövahendid: Metalli takistuse temperatuuriteguri määramine. Metallist ja pooljuhist katsekehad elektriahjus, Pooljuhi omajuhtivuse aktivatsioonienergia komputeriseeritud mõõteseade (vt. lisajuhend), isiklik diskett ja määramine. vähemalt üks leht valget paberit formaadis A4. Skeem Töö käik. 1. Küsige juhendajalt konkreetne tööülesanne. 2. Katseseadet kasutage lisajuhendis esitatud suuniste järgi. 3. Mõõtmistulemused printige kindlasti välja ja ...
Sisesta valemid ja vorminda täpselt nii nagu kõrvaloleval pildil Valemid sisesta tabeli algusesse üks kord Vormindamine, suht- ja abosluutaadressid, diagramm Ruumide mõõtmed ja maksumused Hind 80 /m2 Ruum Pikkus, m Laius, m Pindala, m2 Maksumus, ruum_1 5,00 4,00 20,0 1 600,00 ruum_2 4,20 3,70 15,5 1 243,20 ruum_3 5,75 4,90 28,2 2 254,00 ruum_4 8,00 6,70 53,6 4 288,00 ruum_5 5,38 4,12 22,2 1 773,25 ruum_6 4,00 3,17 12,7 1 014,40 ruum_7 4,80 3,50 16,8 1 344,00 Kokku 169,0 13 516,85 Maksumus, 5000 4500 4000 3500 3000 2500 2000 1500 1000 500 0 ruum_1 ruum_2 ruum_3 ruum_4 ruum_5 r...
RAKENDUSSTATISTIKA ARVUTUSGRAAFILINE TÖÖ Osa A Valim A mahuga N=25 variatsioonirida: 69 10 76 79 84 41 15 87 44 49 38 16 58 7 24 19 82 1 40 38 35 87 51 1 69 1. Leida keskväärtuse, dispersiooni, standardhälbe, mediaani ja haarde hinnangud. Keskväärtus: Excel: AVERAGE x = 44,80 Dispersioon: Excel: VAR Sx² = 814,417 Standardhälve: Excel: STDEV Sx = 28,538 Mediaan: Mediaan on variatsioonirea keskmine element paarituarvulise valimi korral või kahe keskmise elemendi poolsumma paarisarvulise valimi korral. Excel: MEDIAN Me = 41 Haare: ...
Järgnevalt on antud allalaadimiskiirus Telia võrgus fikseeritud mõõtepunktides (Mbit/s) Rühmitada andmed klassidesse ja arvutada jaotusfunktsiooni väärtused. Tõlgendada jaotusfunktsiooni neljandat väärtust. Allalaadimiskiirus (Mbit/s) Valimi maht 1.9 Väiksem tulemus 3.9 Suurim tulemus 4.5 Klasside arv 5 Klasside laius 5.6 6.3 6.3 7.6 8.4 9.7 10.9 11.3 11.6 1...
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...
RAKENDUSSTATISTIKA ARVUTUSGRAAFILINE TÖÖ Osa A 0 2 7 1 0 1 5 2 8 2 9 3 0 3 1 3 2 3 2 4 2 4 6 4 7 4 7 4 8 5 3 6 8 7 0 7 5 7 5 7 9 9 4 9 6 9 9 Valimi A mahuga N=25 variatsioonirida: 1.Leida keskväärtuse, dispersiooni, standardhälbe, mediaani ja haarde hinnangud. Keskväärtus: Excel: AVERAGE x = 46,20 Dispersioon: Excel: VAR Sx² = 867,92 Standardhälve: Sx = 29,46 Mediaan: Mediaan on variatsioonirea keskmine element paarituarvulise valimi korral või kahe keskmise elemendi poolsumma paarisarvulise valimi korral. Me = 46 Haare: R= 99 - 0 = 99 2. Leida keskväärtuse ja dispersiooni usaldusvahemikud (eeldades üldkogumi normaaljaotust ning võttes olulisuse nivooks = 0.10). Keskväärtuse usaldusvahemik: = 0,10 Dispersiooni usaldusvahemik: ...
1. Leida keskväärtuse, dispersiooni, standardhälbe, mediaani ja haarde hinnangud. Jr x i− ´x i ¿2 k N x i−´x i ¿ nr 1 1 -43,28 1873,158 2 2 -42,28 1787,598 3 5 -39,28 1542,918 4 14 -30,28 916,8784 5 18 -26,28 690,6384 6 19 -25,28 639,0784 7 25 -19,28 371,7184 8 27 ...
RAKENDUSSTATISTIKA ARVUTUSGRAAFILINE TÖÖ Osa A Valimi A mahuga N=25 variatsioonirida: 22 96 91 75 74 75 25 79 12 38 95 10 71 0 79 24 86 91 96 5 40 85 69 82 39 1.Leida keskväärtuse, dispersiooni, standardhälbe, mediaani ja haarde hinnangud. Keskväärtus: Excel: AVERAGE x=58,36 Dispersioon: Excel: VAR Sx²=1072,74 Standardhälve: Excel: STDEV Sx=32,75 Mediaan: Mediaan on variatsioonirea keskmine element paarituarvulise valimi korral või kahe keskmise elemendi poolsumma paarisarvulise valimi korral. Excel: MEDIAN Me=74 Haare: =96-0=96 R=96 2. Leida keskväärtuse ja dispersiooni usaldusvahemikud (eeldades üldkogumi normaaljaotust ning võttes olulisuse nivooks = 0.10). Keskväärtuse usaldusvahemik...
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 Pide Diskreetn Arvulin Mittearvulin Järjestustunnu Nominaaltunnu v e e e s s Puuliik ...
TTÜ Materjaliteaduse Instituut Füüsikalise keemia õppetool Töö nr. 6 PUHTA VEDELIKU KÜLLASTATUD AURURÕHU MÄÄRAMINE DÜNAAMILISEL MEETODIL Töö teostatud 05.03.2015 .................................... märge arvestuse kohta, õppejõu allkiri FK laboratoorne töö 6 PUHTA VEDELIKU KÜLLASTATUD AURURÕHU MÄÄRAMINE DÜNAAMILISEL MEETODIL Töö ülesanne. Dünaamiline aururõhu määramise meetod põhineb aine keemistemperatuuride mõõtmisel erinevate rõhkude juures. Teatavasti keeb vedelik temperatuuril, mille juurestema küllastatud aururõhk on võrdne välisrõhuga. Keemistemperatuuride mõõtmine erinevatel rõhkudel annab küllastatud auru...
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...
Kuressaare Ametikool Arvuti õppesuund Tarkvara Arendus AS DATEL Referaat Juhendaja: Kuressaare 2010 Sisukord: Sissejuhatus Käesoleva töö eesmärk on refereerida ja analüüsida AS Datel'i ülesehitust ja toimimist. Firma valik oli tingutud õnnelikust loosist mille õppejõud meile tegi. AS Datel on Eesti üks staazikamaid infotehnoloogiafirmasid, kelle peamisteks valdkondadeks on tarkvaraarendus, info-ja kommunikatsioonteenused, avuttite ning esitlus tehnika müük, hooldus ja rent. Käesolevas referaadis keskendun rohkem Tarkvaraarenduse Osakonnale (Edaspidi TAO). Kirjeldan lähemalt ühte toodet ja teiste toodetega piirdun lühitutvustusega. Oma tegevusaastate jooksul on AS Datel välja töötanud suuri infosüsteeme ja andmebaase, sealhulgas mitme Eesti Vabariigi põhiregistri tarkvara, arendanud välja kodanikuportaali, internetipõhiseid teenuseid, süsteeme ja kaardirakendusi. Lisaks on AS Datel Eest...
Ülesanne. Andmed ja valemid Tallinna Tehnikaülikool Informaatikainstituut Töö Andmed ja valemid Üliõpilane Õppemärkmik õppejõud Õpperühm valemid ülikool stituut 2 viimane nr a Sisestage paremal olevatesse lahtritesse oma 2 matrikli viimane (a) ja eelviimane (b) number. Nende kaudu arvutub automaatselt y nr ja z nr. Funktsioonide väärtused Nende numbrite järgi võtad allolevatest valemitest kaks varianti. Ülejäänud kustuta ära. a b x y z 3 3,75 -1 14,5403039 -1,92107509 y Koostada Exceli valem...
Labortöö aruanne Kondensaatori laadimisprotsess Õppeaine ATE3140 Elektrotehnika ja elektroonika alused Juhendaja: Lauri Kütt Vormistatud: 20.12.2017 Esitatud: 20.12.2017 Sisukord Praktikumi ülesanne...................................................................................................................3 Töö katseandmetega...................................................................................................................6 Lisa: Ostsilloskoobi mõõteandmed............................................................................................8 2 Praktikumi ülesanne Praktikumi sooritasin 03.10.2017 kell 10.00-11.30. Praktikumi juhendas Lauri Kütt. Praktikum koosnes ühest osast: 1. ...
Ülesanne. Andmed ja valemid Tallinna Tehnikaülikool Informaatikainstituut Töö Exceli töökeskkond ja joonestusvahendid Üliõpilane Õppejõud Jüri Vilipõld Korras! a valemid ülikool ituut svahendid Matrikkel ****02 Õpperühm EALB11 Sisestage paremal olevatesse lahtritesse oma matrikli viimane (a) ja eelviimane (b) number. Nende kaudu arvutub automaatselt y nr ja z nr. Nende viimane nr eelviimane numbrite järgi võtad allolevatest valemitest kaks varianti. Ülejäänud kustuta ära. a b c y nr z nr 2 0 2 3 5 Funktsioonide väärtused ...
Tallinna Tehnikaülikool Informaatikainstituut Andmed ja valemid Töö Üliõpilane Õppemärkmik Õppejõud Õpperühm Õppemärkmik Õpperühm Sisestage paremal olevatesse lahtritesse oma matrikli viimane (a) ja eelviimane (b) number. Nende kaudu arvutub automaatselt y nr ja z nr. Nende viimane nr eelviimane numbrite järgi võtad allolevatest valemitest kaks varianti. Ülejäänud kustuta ära. ...
Ülesanne. Andmed ja valemid Tallinna Tehnikaülikool Informaatikainstituut Töö Exceli keskkond ja valemind Üliõpilane xxx Õppemärkmik Õppejõud Kristina Murtazin Õpperühm valemid kaülikool stituut keskkond ja valemind Õppemärkmik xxx Õpperühm YAGB12 Ülesanded Arvavaldised Ruutvõrrandi lahendamine Rakendus "Detail" Detaili kujud Materjalid Värvid Ideaalne inimene Ajavalemid Sisestage siia matrikli viimane (a) ja eelviimaneviimane nr (b) number. Valemid annavad c väärtuse ja a funktsioonide numbrid 6 Funkts...
Ülesanne. Andmed ja valemid Siia tehke või importige"kirjanurk". Tallinna tehnikaülikool Informaatikainstituut Töö Exceli töökeskond ja joonestusv Üliõpilane ÕppejõudAhti Lohk nurk". aülikool nstituut ja joonestusvahendid Õppemärkmik **0751 Õpperühm EATI** Ülesanded Arvavaldised Ruutvõrrandi lahendamine Rakendus "Detail" Detaili kujud Materjalid Värvid Ideaalne inimene Ajavalemid Sisestage siia matrikli viimane (a) ja eelviimaneviimane nr (b) number. Valemid annavad c väärtuse ja a funktsioonide numbrid 1 Funktsioonide väärtused a b x y z 3 3,75 ...
Ülesanne. Andmed ja valemid Tallinna Tehnikaülikool Informaatikainstituut Töö Exceli töökeskkond ja joonestusva Üliõpilane Õppejõud Robert Peetsalu a valemid eli töökeskkond ja joonestusvahendid Õppemärkmik Õpperühm YAGB11 Ülesanded Arvavaldised Ruutvõrrandi lahendamine Rakendus "Detail" Detaili kujud Materjalid Värvid Ideaalne inimene Ajavalemid Sisestage siia matrikli viimane (a) ja eelviimaneviimane nr (b) number. Valemid annavad c väärtuse ja a funktsioonide numbrid 3 Funktsioonide väärtused a b x y z 3 3,75 -1 0,01368171 0,0283...
2. Ülesanne: VALEMID Tallinna Tehnikaülikool Informaatikainstituut Töö Exceli töökeskond Üliõpilane Mihkel Sepp Õppemärkmik 082710 Õppejõud Jüri Vilipõld Õpperühm MATB14 Sisestage siia matrikli viimane (a) ja viimane nr eelviimane eelviimane (b) number. Valemid annavad c a b c y nr z nr väärtuse ja funktsioonide numbrid 0 1 1 5 5 Funktsioonide väärtused Variandid a y nr c z nr a b x y z ...
Ülesanne 2. Andmed ja valemid Tallinna Tehnikaülikool Informaatikainstituut Töö Exceli töökeskkond Üliõpilane Õppemärkmik Õppejõud Õpperühm d ja valemid ülikool stituut Õppemärkmik XXXX92 Õpperühm Ülesanded Arvavaldised Ruutvõrrandi lahendamine Rakendus "Detail" Detaili kujud Materjalid Värvid Ideaalne inimene Laenuintress Viktoriin Lisad Matemaatikafunktsioonid Tekstifunktsioonid Loogikafunktsioonid Ajafunktsioonid 093892 Sisestage siia matrikli viimane (a) ja viimane nr eelviimane eelviimane (b) number. Valemid annavad c a b c y nr z nr väärtuse ja funktsioonide n...
Ülesanne 2. Andmed ja valemid Siia tehke või kopeerige eelmisest tööst "kirjanurk". Kuju võib olla teine, kuid toodud andmed peavad olema Tallinna Tehnikaülikool Informaatikainstituut Töö Exceli töökeskond Üliõpilane Õppemärkmik Õppejõud Õpperühm valemid est tööst "kirjanurk". andmed peavad ikool tuut eskond Ülesanded Arvavaldised Ruutvõrrandi lahendamine Rakendus "Detail" Detaili kujud Materjalid Värvid Ideaalne inimene Laenuintress Viktoriin Lisad Matemaatikafunktsioonid Tekstifunktsioonid Loogikafunktsioonid Ajafunktsioonid Sisestage siia matrikli viimane (a) ja viimane nr eelviimane eelviimane (b) number. Valemid annavad c väärtuse ja funktsioonide numbrid a b c y nr ...
1. Üldkogum – ehk populatsiooni all mõeldakse kõiki juhtumeid või situatsioone, mille kohta uurijad soovivad, et nende poolt saadud järeldused või prognoosid kehtiksid. Valim – liikmed tuleb valida juhuslikult, st igal üldkogumi liikmel peab olema võrdne võimalus saada valitud valimisse. Valimimaht – Valimisse valitavate objektide arv. Tunnuste- all mõistetakse liikmeid kirjeldavaid erinevaid omadusi. 2. Statistilise uurimistöö etapid. Mingi probleemi statistilise uurimisel läbitakse 4 tööetappi: Uuringu ettevalmistamine Statistiline vaatlus või eksperiment Vaatlusandmete kokkuvõtte ja esialgne töötlemine Andmete analüüs, järelduste ja üldistuste sõnastamine. 3. Statistlise vaatluse vead. Eristatakse vaatlusmeetodist tulenevaid metodoloogilisi vigu ja registreerimisvigu. Metodoloogilised nt : valimivaatlusel esinevad representatiivsusvead – valim ei kirjelda üldkogumit adekvaat...
Tallinna Tehnikaülikool Informaatikainstituut Tõõ Andmed ja valemid Üliõpilane Õppemärkmik Õppejõud Õpperühm Palun täitke tühjad lahtrid Ülesanded Arvvalemid Ruutvõrrandi lahendamine Rakendus "Detail" Detaili kujud Materjalid Värvid Ideaalne inimene Laenuintress Viktoriin Lisad Matemaatikafunktsioonid Tekstifunktsioonid Loogikafunktsioonid Ajafunktsioonid viimane nr eelviimane a b c y nr z nr Funktsioonide väärtused 3 7 0 3 2 Sisestage siia matrikli viimane (a) ja ...
Tabelid I Valemite kasutamine tabelites Aadresside ja nimede kasutamine tabelites Table-objekti loomine ja kasutamine Diagrammid ja graafikud Mitme, omavahel seotud, tabeliga rakendused utamine tabelites sutamine abeliga rakendused Tabelite loomise ja kasutamise üldpõhimõtted Aadresside kasutamine Harjutus "Lagede värvimine I". Aadressid Tabel Värvid Ühemuutuja funktsiooni tabuleerimine ja graafikud. Aadressid Kahemuutuja funktsioon. Aadressid Kaubad Nimede määramine ja kasutamine tabelites Harjutus "Lagede värvimine II". Nimed. Diagrammid Table-objektid. Tabeli muutmine Table-objektiks Tabeli loomine otse Table-objektina. Valemites nimed Tabeli loomine otse Table-objektina. Valemites päisete tekstid Funktsioonide tabuleerimine ja graafikud. Variant 1 Funktsioonide tabuleerimine ja graafikud. Variant 2. Table-objekt Kahemuutuja funktsioon. Nimed Harjutus "Lagede värvimine III". Ülesande püstitus Tabel Ruumid Tabel Värvimin...
Tabelid I Valemite kasutamine tabelites Aadresside ja nimede kasutamine tabelites Table objekti (List-objekti - Excel 2003) loomine Diagrammid ja graafikud Mitme, omavahel seotud, tabeliga rakendused amine tabelites cel 2003) loomine ja kasutamine eliga rakendused Tabelite loomise ja kasutamise üldpõhimõtted Aadresside kasutamine Harjutus "Lagede värvimine I". Aadressid Tabel Värvid Kahemuutuja funktsioon. Aadressid Kaubad Nimede määramine ja kasutamine tabelites Harjutus "Lagede värvimine II". Nimed. Diagrammid Table-objektid. Tabeli muutmine Table-objektiks Tabeli loomine otse Table-objektina Funktsioonide tabuleerimine ja graafikud. Variant 1 Funktsioonide tabuleerimine ja graafikud. Variant 2. Table-objekt Kahemuutuja funktsioon. Nimed Harjutus "Lagede värvimine III". Ülesande püstitus Tabel Ruumid Tabel Värvimine Lisad Valemite kopeerimine R1C1- aadressid Otsimine. Funktsioon VLOOKUP Diagrammid Valideerimine tabelites...
TALLINNA TEHNIKAÜLIKOOL Majandusteaduskond Majandusanalüüsi ja rahanduse instituut Kristina Mazova PRAKTIKAARUANNE Õppekava TAAB02/15, peaeriala keskkonna- ja säästva arengu ökonoomika Tallinn 2018 SISUKORD SISSEJUHATUS ......................................................................................................................... 3 Isiklike eesmärkide ja ülesannete püstitamine....................................................................................... 3 Valitud praktikakoha valikukriteeriumid .............................................................................................. 3 1. PRAKTIKAKOHA TEGEVUSE ANALÜÜS ............................................................................. 4 1.1 Circke K AS-i iseloomustus ...............................
TALLINNA TEHNIKAÜLIKOOL Majandusteaduskond Rahandus ja majandusteooria instituut Matemaatika, statistika ja ökonomeetria õppetool Laura Kallasvee, Liisi Saksakulm BRUTOPALKADE SEOS HARIDUSE, SOO JA ELUKOHAGA EESTI MAAKONDADE LÕIKES AASTATEL 2005-2008 Ökonoomeetriline projekt Juhendaja: dotsent Ako Sauga Tallinn 2014 SISUKORD SISSEJUHATUS.........................................................................................................................4 1. REGRESSIOONANALÜÜS..................................................................................................7 1.1. Ökonomeetriline mudel....................................................................................................7 1.2. Töös kasutatavad andmed.....
Tallinna Tehnikaülikool Informaatikainstituut Tõõ Andmed ja valemid Üliõpilane Kitty Saar Õppemärkmik Õppejõud Ahti Lohk Õpperühm Palun täitke tühjad lahtrid 072186 EAEI-13 Ülesanded Arvvalemid Ruutvõrrandi lahendamine Rakendus "Detail" Detaili kujud Materjalid Värvid Ideaalne inimene Laenuintress Viktoriin Lisad Matemaatikafunktsioonid Tekstifunktsioonid Loogikafunktsioonid Ajafunktsioonid viimane nr eelviimane a b c y nr z nr Funktsioonide väärtused 6 8 4 3 4 Sisestage siia matrikli viimane (a) ja ...
Ülesanne 2. Andmed ja valemid Siia tehke või kopeerige eelmisest tööst "kirjanurk". Kuju võib olla teine, kuid toodud andmed peavad olema Tallinna Tehnikaülikool Informaatikainstituut Töö: Andmed ja valemid Üliõpilane: Õppejõud: Jüri Vilipõld d ja valemid st tööst "kirjanurk". andmed peavad olema ehnikaülikool Õppemärkmik: 83280 Õpperühm: Ülesanded Arvvavaldised Ruutvõrrandi lahendamine Rakendus "Detail" Detaili kujud Materjalid Värvid Ideaalne inimene Laenuintress Viktoriin Lisad Matemaatikafunktsioonid Tekstifunktsioonid Loogikafunktsioonid Ajafunktsioonid Sisestage siia matrikli viimane (a) ja viimane nr eelviimane eelviimane (b) number. Valemid annavad c a ...
Ülesanded Arvvavaldised Ruutvõrrandi lahendamine Rakendus "Detail" Detaili kujud Materjalid Värvid Ideaalne inimene Laenuintress Viktoriin Lisad Matemaatikafunktsioonid Tekstifunktsioonid Loogikafunktsioonid Ajafunktsioonid Sisestage siia matrikli viimane (a) ja viimane nr eelviimane eelviimane (b) number. Valemid annavad c a b c y nr z nr väärtuse ja funktsioonide numbrid 4 7 1 2 5 Funktsioonide väärtused Variandid ...
annaabi.ee 
Sisene Facebook'ga
Sisene Google'ga
Sisene LinkedIn'ga
