Leidsid 33 sarnast õppematerjali, mis on seotud failiga "Exeli kasutamise näidis". Need materjalid aitavad sul teemat sügavamalt mõista.
tunnitöö, variatsioonirida, jaotustabel, keskväärtus, reia13000-15000 55 18% 312 KOKKU 312 100% 312 10 Ühe kooli gümnaasiumiastmes õppivate noormeeste jalanumbrid on: 43, 41, 42, 43, 44, 44, 40, 43, 42, 43, 44, 42, 43, 46, 44, 40, 45, 42, 43, 41, 42, 43, 44, 43, 41, 42, 41, 43, 42, 44, 41, 42, 43, 45, 44, 46, antud Moodustada 40, 41,andmete 43, 44 põhjal sagedustabel ja jaotustabel. 11 12 Ühe klassi õpilaste pikkused (cm). 161, 173, 168, 159, 166, 64, 171, 170, 167, 177, 163, 159, 162, 172, 169, 170, 165, 16, 174, 162, 166, 158, 169, 178, 169, 164, 171. Moodustada sagedustabel jaotades andmed 5 klassiks. 13 Tunnuse keskväärtus on tunnuste aritmeetiline keskmine. Kui objekte on palju, siis on mõistlik kasutada sagedustabelit 14
mees Vähk 172 65 42 mees Jäär 170 85 43 mees Ambur 173 67 41 Pikkused 6.245 155 Intervallide arv k: 6 164 Intervalli laius: 7 166 Intervallide ülemised piirid: 166 168 170 170 170 170 170 Tunnuse pikkus jaotustabel 171 Intervallid Sagedus Osakaal 171 [155;162] 1 0.03 172 (162;169] 4 0.10 172 (169;176] 19 0.49 173 (176;183] 7 0.18 173 (183;190] 4 0.10 173 (190;197] 4 0.10 173 Kokku: 39 1.00 173 174 Jaotushistogramm 175
· Mittearvulised tunnused (silmade ja juuste värvus näiteks) Statistiline rida a1, a2, a3, ..., an - Statistilise rea liikmed N Kogumi maht (statistilise rea maht) 01) Ühe klassi kontrolltöö hinnete rida oli järgmine: 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5. (variatsioonirida) Kui kirjutatakse realiikmed kasvavas või kahanevad järjekorras (võrdsed liikmed kirjutatakse järjest), siis saadakse variatsioonirida. Sagedustabel Hinne x 2 3 4 5 Sagedus fa 3 7 10 8 fb 2 5 9 6 N: 2+5+9+6 = 22 Igale hindele vastab tema esinemise arv. N = 3 + 7 + 10 + 8 = 28 N = f1 + f2 + f3 + ... + fn Sirglõikdiagramm Sagedus hulknurk Kui kogumite mahud on erinevad, siis on vaja jaotustabelit. Kummas klassis tehti töö paremini? Et võrrelda erineva mahuga kogumeid, on otstarbekas kasutada sageduste asemel suhtelisi sagedusi. f f W= ; W(%)= W = *100%
Teravilja Kartuli Min. Piima lehma saak saak väetisi/ha Lehmade kohta aastas Sigade Maakond Majand Aasta (ts/ha) (ts/ha) (kg) arv (kg) arv Harju Aasmae 83 25 141 318 809 3404 1170 Harju Alavere 83 31 187 279 924 3600 3595 Harju Arukyla 83 22 155 196 1707 3637 3692 Harju Habaja 83 21 133 177 1267 2877 4087 Harju Haiba 83 25 141 245 919 3354 2920 Harju Kehra 83 21 126 296 1555 3211 1380 Harju Koidula 83 23 173 204 638 3435 1661 Harju Kungla 83 20 91 231 837 3245 1244 Harju
1. Anija 2. Harku 3. Jõelähtme 4. Keila 5. Kernu 6. Kiili 7. Kose 8. Kuusalu 9. Kõue 10. Nissi 11. Padise 12. Raasiku 13. Rae 14. Saku 15. Vasalemma 16. Viimsi 17. Emmaste 18. Kõrgessaare 19. Käina 20. Alajõe 21. Aseri 22. Avinurme 23. Iisaku 24. Illuka 25. Jõhvi 26. Kohtla 27. Kohtla-Nõmme 28. Lohusuu 29. Lüganuse 30. Maidla 31. Sonda 32. Toila 33. Tudulinna 34. Vaivara 35. Jõgeva 36. Kasepää 37. Pajusi 38. Pala 39. Palamuse 40. Puurmani 41. Põltsamaa 42. Saare 43. Tabivere 44. Torma 45. Albu 46. Ambla 47. Imavere 48. Järva-Jaani 49. Kareda 50. Koigi 51. Koeru 52. Paide 53. Roosna-Alliku 54. Türi 55. Väätsa 56. Kullamaa 57. Lihula 58. Noarootsi 59. Nõva 60. Oru 61. Ridala 62. Risti 63. Taebla 64. Haljala 65. Kadrina 66. Laekvere 67. Rakke 68. Rakvere 69. Rägavere 70. Sõmeru 71. Tamsalu 72. Tapa 73. Vihula 74. Vinni 75. Viru-Nigula 76. Väike-Maarja 77. Ahja 78. Kanepi 79. Kõlleste 80. Laheda 81. Mikitamäe 82. Mooste 83. Orava 84. Põlva 85. Räpina 86. Valgjärv
Decimal Binary Octal Hexadecimal Base-10 Base-2 Base-8 Base-16 0 0 0 0 1 1 1 1 2 10 2 2 3 11 3 3 4 100 4 4 5 101 5 5 6 110 6 6 7 111 7 7 8 1000 10 8 9 1001 11 9 10 1010 12 A 11 1011 13 B 12 1100 14 C 13 1101 15 D 14 1110 16 E 15 1111 17 F 16 10000 20 10 17 10001 21 11 18 10010 22 12 19 10011 23 13 20
Euroopa riigid: Aasia riigid: 1. Island, Reykjavik 44. Afganistan Kabul 2. Suurbritannia, London 45. Araabia Ühendemiraadid Abu Dhabi 3. Iirimaa, Dublin 46. Armeenia Jerevan 47. Aserbaidzaan Bakuu 4. Portugal, Lissabon 48. Bahrein Al-Manamah 5. Hispaania, Madrid 49. Bangladesh Dhaka 6. Prantsusmaa, Pariis 50. Bhutan Thimphu 7. Belgia, Brüssel 51. Brunei Bandar Seri Begawan 8. Holland, Amsterdam 52. Filipiinid Manila 9. Saksamaa, Berliin 53. Gruusia Thbilisi 10. Sveits, Bern 54. Hiina Peking 55. Ida-Timor Dili 11. Itaalia, Rooma 56. Iisrael Tel Aviv 12. Austria, Viin 57. India New Dehli 13. Tsehhi, Praha 58.
STAT# 601 Nods, 228 Vars, 187 Grps, 41 Inps, 0 Cons, 32 Outs MODE# STRUCTURAL VAR# 0: (i_______) "i_41" VAR# 1: (i_______) "i_40" VAR# 2: (i_______) "i_39" VAR# 3: (i_______) "i_38" VAR# 4: (i_______) "i_37" VAR# 5: (i_______) "i_36" VAR# 6: (i_______) "i_35" VAR# 7: (i_______) "i_34" VAR# 8: (i_______) "i_33" VAR# 9: (i_______) "i_32" VAR# 10: (i_______) "i_31" VAR# 11: (i_______) "i_30" VAR# 12: (i_______) "i_29" VAR# 13: (i_______) "i_28" VAR# 14: (i_______) "i_27" VAR# 15: (i_______) "i_26" VAR# 16: (i_______) "i_25" VAR# 17: (i_______) "i_24" VAR# 18: (i_______) "i_23" VAR# 19: (i_______) "i_22" VAR# 20: (i_______) "i_21" VAR# 21: (i_______) "i_20" VAR# 22: (i_______) "i_19" VAR# 23: (i_______) "i_18" VAR# 24: (i_______) "i_17" VAR#
, -- [ ] (+/- () ) : , . , . «» . C. . 9- c 8 2008 : : 2- 7 2000 -- 7 2008 (. . 31 1999 ) (2000-2004) (.., 2004) -: (2004-2007) (2007-2008) : : 5- 16 1999 -- 7 2000 (. . 9 1999 ) ( : 31 1999) : : -- : -- : · · · · o · o · o · · o o · o o · · · · · · · · · · · · : o 17 1991 o 25 1993 o 12 1993 · : o 1995 · 1999 · 2003 · 2007 · : o 1996 · 2000 · 2004 · 2008 · · · · · (. 7 1952 (56 ), , , ) -- , 8 2008 -- . 7 2000 7 2008 ( . .
RP II k kontrolltöö SÕNAD JA VÄLJENDID 1. Aktsiakapital - акционерный капитал 2. Aktsiaselts – акционерное общество 3. Algdokument – первичный документ 4. Allahindlus - скидка 5. aruandeaasta kasum - прибыль за финансовый год 6. aruandeaasta kahjum - убытое за финансовый год 7. asjakohane – актуальный 8. asjatundlik - компетентный 9. asutama - основывать 10. avalikustama - предать гласности 11. avastama - обнаруживать 12. bilanss - баланс 13. bioloogiline vara – биологическое имущество 14. brutokasum – валовая прибыль 15. eelarvamus - предубеждение 16. eelistama - предпочитать 17. eelmiste perioodide jaotamata kasum – нераспределенная п�
TALLINNA TEHNIKAÜLIKOOL Betooniõpetus Laboratoorne töö nr 2 2007/8 PLASTIFIKAATORI MÕJU BETOONILE Õpperühm: EAEI-61 Üliõpilase nimi: Matrikli nr: Esitatud: 24.04.2008 Õppejõud: Tanel Tuisk Kaitstud: Töö eesmärk: Selgitada plastifikaatori mõju betoonisegu töödeldavusele ja veevajadusele, betoonisegu ja kivistunud betooni tihedusele, betooni painde- ja survetugevusele. Kasutatavad materjalid: Portlandtsement CEMI 42,5; "Kiiu" karjääri looduslik liiv; joogivesi; plastifikaator. Materjalide ettevalmistus: Katsetes kasutatav portlandtsement sõeluti eelnevalt läbi sõela avaga 5 mm; Enne kasutamist määrati liiva terastikuline koostis, puistetihedus ja eraldatai terad läbimõõduga üle 5 mm. Töö käik: 1. Katsed tehakse segu koostisega 1:3 (tsement:liiv) korraldatavate katsete puhul 500 g tsementi ja 1500 g li
1. Abiturient keskkoolilõpetaja 61. Duplikaat (dublikaat) koopia 2. Absoluutne täielik 62. Efekt mõju, mulje (üllatav) 3. Abstraktne kujutatav 63. Eksemplar üksik ese 4. Absurdne võimatu 64. Entsüklopeedia teatmeteos 5. Adekvaatne vastav 65. Fajanss peen valge savi 6. Afekt kontrollimatu tundepuhang 66. Familiaarne liiga tuttavlik 7. Aferist õnnekütt 67. Filigraane peenelt töödeldud 8. Afiss müürileht 68. Forsseerima üle võimendama, kiirendama 9. Akadeemik teadusliku kraadiga isik 69. Fundamentaalne põhiline, põhjapanev 10. Akrobaat võimleja 70. Garaaz autokuur 11.
1. Tõstma lever 2. Tõusma Se lever 3. Minema Aller 4. Omama Avoir 5. Ostma Acheter 6. Maksma Payer 7. Tööle võtma Employer 8. Elama kuskil Habiter 9. Sööma Manger 10. Saatma saadetist Envoyer 11. Reisima Voyager 12. Liigutama/liikuma Bouger 13. Katsuma Toucher 14. Üritama/proovima Essayer 15. Vaatama Regarder 16. Rääkima Parler 17. Puhkama Se reposer 18. Jalutama Se promener 19. Kiirustama Se dépcher 20. Ärkama Se réveiller 21. Magama minema Se coucher 22. Hüüdma/kutsuma Appeler 23. Pesema Laver 24. Ennast pesema Se laver 25. Riidesse panema Habiller kedagi 26. Ennast riietama S'habiller
Teravilja Kartuli Min. Piima lehma saak saak väetisi/ha Lehmade kohta aastas Sigade Maakond Majand Aasta (ts/ha) (ts/ha) (kg) arv (kg) arv Harju Aasmae 83 25 141 318 809 3404 1170 Harju Alavere 83 31 187 279 924 3600 3595 Harju Arukyla 83 22 155 196 1707 3637 3692 Harju Habaja 83 21 133 177 1267 2877 4087 Harju Haiba 83 25 141 245 919 3354 2920 Harju Kehra 83 21 126 296 1555 3211 1380 Harju Koidula 83 23 173 204 638 3435 1661 Harju Kungla 83 20 91 231 837 3245 12
Kuupäev Veetase Vooluhul Nähtuse Ummistus Jäätumi Vesi Kallasjä Keskmin (H) cm kQ d allpool ne -I voolab ä - ) e või (m3/s) vaate jää tihe posti- < pinnal - hõljejää- II * ### 30 0.086 I 195 ### 30 0.099 I 195 ### 29 0.099 I 195 ### 30 0.11 I 195 ### 31 0.11 I 195 ### 32 0.12 II 190 ### 36 0.13 II 190 ### 40 0.16 I 195 ### 46 0.18 I 195 ### 48 0.18 I 195 ### 48 0.17 I 195 ### 49 0.17 I
VEIDRAD NIMED 1. Aet Aksetaga 2. Age Ent 3. Age N. Tuur 4. Ahto Opede 5. Aili Bastusin 6. Ain Ulaadne 7. Airi Bidsees 8. Airis Tokiusab 9. Aita-Leida Kaotatud Koer 10. Aivar Hawaii (loe: aivaravai) 11. Aivo Shier 12. Alar Ahastatudment 13. Alar Meering 14. Allan Ormi 15. Amon Jaak 16. Ande Tusiga 17. Anna, Anti ja Saime Vastahambaid 18. Anna ja Anti Suhu 19. Anne-Tuss Kast 20. Ann Gerjas 21. Ann Õun 22. Ant Enn 23. Anti Biootikum 24. Anti Lakauplusviljandis 25. Anti Loop 26. Anu Leerima 27. Argen Tiina 28. Armin Ägu 29. Argo Llapolepatt 30. Armastank Anu 31. Aru Anne 32. Arul Age 33. Arvi Stusvihikus 34. Aspi Riin 35. Aster Oid 36. Assar Aisk 37. Ats Ihh 38. August Aar 39. August Situnkusen 40. Autor Alli 41. Bale Riin 42. Bill Ants 43. Billy Mees 44. Büroodis Ain 45. Cari Kakar 46. Dead James (loe: teadjamees) 47. Dea Positiiv 48. Deisi Päev 49. Deodor Ant 50. Doris Eja 51. Eda Sitagasi 52. Eedu Rivi 53. Eest Kostja 54. Eike Piminuema 55. Eiko Lester Oolile 56. Eimar
Töö eesmärk. Lahjendatud vesilahuses kulgeva esimest järku reaktsiooni (CH3CO)2O + H2O = CH3COOH kiiruskonstandi määramine. Reaktsiooni kineetikat uuritakse elektrijuhtivuse mõõtmise teel, mis laseb reaktsiooni pide peaks võtma proove. Süsteemi elektrijuhtivus kasvab oluliselt etaanhappe moodustumise tõttu. Töövahendid. Vesitermostaat; juhtivusmõõtja anduriga; lihvkorgiga 50-ml kolb; 6-ml pipe Töö käik. Termostaat reguleeritakse juhendaja poolt antud temperatuurile (lubatud tempe - 0,2°C). 50-ml mahuga mõõtekolbi mõõdetakse 6 ml etaanhappe (äädikhappe) anhüdriidi ja täideta eelnevalt termostateeritud (vajaliku temperatuurini soojendatud) destilleeritud veega. Eta algmomendil käivitatakse stopper ja lastakse see seiskamata käia katse lõpuni (kuni püsiv väärtuse saavutamiseni). Stopperi järgi fikseeritakse lahustumise algus ja lõpp. (Vee lisam kahe vedeliku piir, loksutamisel tekib hägu. Hägu kadumist tuleb lugeda lahustumise lõppm Lahustumise
RIIK SUGU PIKKUS MASS PEA_P JALANR ODE_VENDMAT_HINNEHOMMIK Eesti N 170 63 57 39 1 5 võileib Eesti N 161 57 59 37,5 2 4 võileib Eesti M 183 80 48 43 2 3 puder Eesti N 183 81 58 42 2 5 võileib Eesti M 174 74 56 43 0 4 võileib Eesti N 171 70 57 39 3 4 puder Eesti N 161 59 55 37 1 5 võileib Eesti N 172 80 56 41 2 4 võileib Eesti N 183,5 68 55,5 40 3 4 ei söö tavaliselt hommikul Eesti N 171 57 56 39 0 4 võileib Soome N 175 68 56 40 2 4 ei söö tavaliselt hommikul Eesti N 168 70 57 40 2 5 võileib Eesti N
5. Diskreetne tunnus – tunnus, mis võib saada vaid üksikuid eraldiseisvaid (tavaliselt täisarvulisi) väärtusi. Nt seemnete arv viljapeas, tähtede arv sõnas, lehekülgede arv raamatus. 6. Statistiline rida – uuritava kogumi objektide mõõtmisel saadav vaadeldava tunnuse väärtuste rida. (andmed ajalises/mõõtmise järjekorras, kõige varasem ees) 7. Statistilise rea maht, kogumi maht – tunnuse väärtuste arv N. N = f1 + f2 + f3 + … + fn 8. Variatsioonirida – rea liikmed kirjutatuna kasvavas või kahanevas järjekorras, kusjuures võrdsed liikmed kirjutatakse järjest 9. Sagedus (f); sagedustabel – näitab mitmel korral antud tunnus saab antud väärtuse, tunnus (x, x1, x2…), sagedus (f, f1, f2). Esitatakse kas horisontaalse või vertikaalsena. 10. Suhteline sagedus – (wi) wi = fi/N; wi(%) = (fi/N) * 100% (kas suhtena või protsentidena) 11. Jaotustabel – tabel, kus tunnuse väärtustele on seatud vastavusse
II 1. : · ; · ; · ; · ; · . 2. (, , ) . 3. . , , , . 4. - (01.01.2003) , . , , , , . 5. , , , : · () () · () · ( ) , . : · · , · · 6. - , , , . : (a) , , ( ); (b) , ( ). 3. , , . 4. . , . 7. 1. , . « , : () ; - . - - - - ; - . , .. 8. , ? . , , . , , , . . 9. . 1. , (, ) , . 2. : - . ; - ; - : . 3. . , . , .. : ()
Kodutöö nr 3 õppeaines TUGEVUSÕPETUS (MES0420) Variant Töö nimetus A B Tala tugevusanalüüs Üliõpilane Üliõpilaskood Esitamise kuupäev Õppejõud Konsooliga talaks tuleb kasutada kuumvaltsitud INP-profiiliga ühtlast varrast, mis on valmistatud terasest S235. Tala on koormatud aktiivse punkt- ja joonkoormusega. Tala joonmõõtmed on antud seostega: b = a/2. Punktkoormuse väärtus on F = 10 kN ja ühtlase joonkoormuse intensiivsus tuleb avaldisest p = F/b. Varuteguri nõutav väärtus on [S] = 4. Koormuste mõjumise skeem valida vastavalt üliõpilaskoodi viimasele numbrile A. Tala tugede vahekaugus a valida vastavalt üliõpilaskoodi eelviimasele numbrile B. INP-profiili andmed võib võtta nt Ruukki tootekata
AA KUU PÄEV PÜÜNIS SILM LIIK TL TW SUGU 2007 5 8 SV 22 AHV 164 47,2 0 2007 5 8 SV 22 AHV 183 80,4 0 2007 5 8 SV 25 AHV 200 90,2 0 2007 5 8 SV 16 AHV 120 17 1 2007 5 8 SV 16 AHV 120 18 1 2007 5 8 SV 16 AHV 125 19,8 0 2007 5 8 SV 16 AHV 130 21 0 2007 5 8 SV 16 AHV 130 21,7 0 2007 5 8 SV 16 AHV 130 22,2 1 2007 5 8 SV 16 AHV 130 22 1 2007 5 8 SV 16 AHV 132 25,6 0 2007 5 8 SV 16 AHV 132 19 0 2007 5 8 SV 16 AHV 138 25,5 1 2007 5 8 SV 22 AHV 160 43,4 0 2007 5 8 SV 22 AHV 162 43,5 0 2007 5 8 SV 22
1 Tallinna Täiskasvanute Gümnaasium 2 Geograafia 3 4 5 Ly Murd 6 Vihmametsad 7 Referaat 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 Tallinn 2013 26 27 Sisukord 28 1. Sissejuhatus vihmametsadest............................................3 29 2. Vihmametsade levik ja kliima.............................................4 30 3. Vihmametsade taimed ja loomad........................................5 31 4. Inimtegevus vihmametsades ja keskkonnaprobleemid............6 32 5. KASUTATUD KIRJANDUS...............................................7 33 1.Sissejuhatus vihmametsadest 34 35 Ekvatoriaalsed vihmametsad laiuvad ekvaatorilähedastel aladel Aafrika 36 keskosas, Lõuna-Ameerikas ja Kagu-Aasias. Vööndis valitsevad parimad 37 kasvutingimused: piisavalt sademeid ja aastaringselt soojust. 38 Taimestik on lopsakas ja loomariik väga kirju. Pooled Maal elavatest looma- ja 39 taimelii
1. Kaal Variatsioonirida: 50 Vahemike keskmised: 54.6 0 64.78 51 53 xi 50-55 56-59 60-65 66-70 54 f 5 0 5 2 55 pi 0.278 0.000 0.278 0.111 60 xi-x -12.806 -67.406 -2.626 4.094 62 (xi-x)^2 163.991 4543.553 6.895 16.762 63.9 (xi-x)^2*pi 45.553 0.000 1.915 1.862 65 65 n= 18 68 Mo= 65 70 Me= 65 73 x= 67.406 74 δ= 11.428 77 82 83 6 kaal 90 90 Õ p 5 i
TTÜ MATERJALITEADUSE INSTITUUT Füüsikalise keemia õppetool Töö nr: FK24 Etaanhappe anhüdriidi hüdratatsiooni kiiruse määramine el Üliõpilased: Teostatud: 12. november 2015 Õpperühm: Töö eesmärk. Lahjendatud vesilahuses kulgeva esimest järku reaktsiooni (CH3CO)2O + H2O = CH3COOH kiiruskonstandi määramine. Reaktsiooni kineetikat uuritakse elektrijuhtivuse mõõtmise teel, mis laseb reaktsiooni pidevalt jälgid Süsteemi elektrijuhtivus kasvab oluliselt etaanhappe moodustumise tõttu. Töövahendid. Vesitermostaat; juhtivusmõõtja anduriga; lihvkorgiga 50-ml kolb; 6-ml pipett; stoppe Töö käik. Ter
Time Channel 1 juhtuvus Jrk. nr. Aeg Seconds V S t+3,58min 0 0,661 3305 1 2,708 1055 6,9612960459 5 0,663 3315 2 2,791333 1045 6,9517721644 10 0,667 3335 3 2,874667 1025 6,9324478916 15 0,67 3350 4 2,958 1010 6,9177056098 20 0,674 3370 5 3,041333 990 6,8977049431 25 0,677 3385 6 3,124667 975 6,882437471 30 0,68 3400 7 3,208 960 6,8669332845 35 0,683 3415 8 3,291333 945 6,8511849275 40 0,687 3435 9 3,374667 925 6,8297937375 45 0,69 3450 10 3,458 910 6,8134445995 50 0,693 3465 11 3,541333 895 6,7968237183 55 0,696 3480
Harjutus 15 1 1 Leia arvuderea 2 Minimaalne väärtus 1 2 Maksimaalne väärtus 200 2 Mood 146 3 Mediaan 103 4 Aritmeetiline keskmine 103.0569476 4 Teine kvartiil 103 5 Kolmas kvartiil 158 5 6 6 7 Kuva punaselt arvud, mis jääva
176 190 148 177 189 129 178 188 146 169 156 127 165 167 144 200 177 168 166 168 178 178 179 178 167 159 155 149 149 148 Kvartiil 0 123 Kvartiil 1 149 Kvartiil 2 167 Kvartiil 3 178 Kvartiil 4 206 18 19 20 177 168 176 178 173 128 Keskväärtus 164.6 134 145 156 Geom. Keskmine 163.5 174 178 144 Valimi maht 63 128 154 190 Maksimaalne element 206 189 178 206 Minimaalne element 123 123 155 167 Mediaan 167 Mood 178 Dispersioon P. 363.6 Dispersioon V. 357.9 Standardhälve P. 19.1 Standardhälve V. 18.9
51- Omanik/FI 10- E või ev Pm.maa, 12-Pm.maa, juht 1 - omandis, 11-Pm.maa, ühiskasutuse Maakasutus v_toojou_a jrk Aasta 5_Maakond ha renditud, ha s, ha kokku astauhik X1 X3 X4 X5 X6 X7 X8 1 2000 Jõgeva 0,00 2 177,00 0,00 2 177,00 0,00 2 2000 Jõgeva 0,00 872,00 0,00 872,00 0,00 3 2000 Jõgeva 46,70 38,00 0,00 84,70
............................................................................................................ 3 Uurimustöös esinevad mõisted, tähised ja seletused....................................................... 3 1. Hinnete tabel küsitluse põhjal.......................................................................................... 5 2. Statistiline rida................................................................................................................. 5 3. Variatsioonirida................................................................................................................ 5 4. Sagedus-jaotustabel........................................................................................................ 5 5. Tulpdiagramm.................................................................................................................. 6 6. Histogramm..........................................................................................................
-2 -3 Teisendusfunktsioon: y=4 ^(1-T) |x|^T -4 Teisendusfunktsiooni parameetrid: Baasnivoo: T0 = 1 Varieerimissamm: LT = 0,5 Sisendjaotus baaspunktis ( S = S0 ): Väljundjaotus baaspunktis (S = S0, T = T0 ): Keskväärtus Standardhälve Asümmeetria Ekstsess Keskväärtus Standardhälve Asümmeetria Ekstsess 0,05 0,86 0,06 0,22 0,66 0,54 1,05 0,65 Histogramm: Histogramm: Valimi Xi histogramm Valimi Yi histogramm 100 70 60 80
854 haare= 1532 1388 klassisamm= 194,5642 200 1074 549 1049 1178 1159 456 461 525 544 895 726 summa: 1010 622 842 Tunnuse kirjeldus: 797 Tegemist on diskreetse tunnusega, mille väärtused kuuluvad vahemikku 400-2000. 914 Keskväärtus on 842,42. 1009 Andmete mediaan on 832,5. 744 Mediaani ja keskväärtust võib lugeda ligilähedaselt võrdseteks. 617 Tegemist ei ole normaaljaotusega. 754 570 1353 908 733 417 847 454 495 660 531 1031 865 1051 1074 860 614 1389 451 454 reetne tunnus. aani võib lugeda ligilähedaseks, mis tähendab, et on tegemist sümmeetrilise jaotusega. klassipiirid FrequencyCumulative % 400 2 3,23%
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. Kondensaatori laadimisprotsess Konde
annaabi.ee 
