Vajad kellegagi rääkida?
Küsi julgelt abi LasteAbi
Logi sisse

Filtri kasutamine (1)

5 VÄGA HEA
Punktid

Esitatud küsimused

  • Mis on usaldusnivoo?
  • Mis on usalduspiirid?
  • Mis oli teie proovitükil 1 rinde peapuuliik Kui suur tuli vaatluste arv prtk 64?
  • Kuidas leidsite P-väärtuse?
  • Keskmine mõõtmistulemus nende kluppide puhul on erinev?
  • Mis on hüpoteesid H0 ja H1?
  • Mis on 1 liiki viga?
  • Kui suur antakse ette tavaliselt 1 liiki vea tõenäosus?
  • Mis on olulisuse nivoo?
  • Mis on olulisuse tõenäosus?
  • Millal kasutatakse kahepoolset hüpoteesi ja millal ühepoolset?
  • Kui suur on saadud võrrandi jääkstandardhälve?
  • Kui suur on kõrguse standardhälve?
  • Mida iseloomustab jääkstandardhälve?
  • Kui suur on determinatsioonikordaja?
  • Mida iseloomustab determinatsioonikordaja?
  • Kui suur on mitmene korrelatsioonikordaja?
  • Mille diameeter on 15 cm ja kõrgus 16 m?

Lõik failist

Overview

Hinnang
Hüpotees
Regressioon
prt64
Filter

Sheet 1: Hinnang


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,
22.62 cm
18.05
dispersioon,
23.37
19
standardhälve,
4.83 cm
23.37 25.35
valimi maht,
119 tk
20.4
standardviga,
0.443 cm
21.5
variatsioonikordaja ,
21.38 %
21.4
suhteline standardviga e katsetäpsus.
1.96 %
17.5 2) Leida diameetri usalduspiirid :
20.25
aritmeetilise keskmise 95%lised usalduspiirid,
21.74 23.49 cm jääb vahemikku
25.25
aritmeetilise keskmise 90%lised usalduspiirid,
21.88 23.35 cm
19.35
dispersiooni 95%lised usalduspiirid,
18.39 30.71
ühikut ei kasuta
29.7
dispersiooni 90%lised usalduspiirid,
19.11 29.37
23
standardhälbe 95%lised usalduspiirid,
4.29 5.54
25.3
standardhälbe 90%lised usalduspiirid.
4.37 5.42
24.8
32.6 3) Eeldades diameetrite samasugust hajuvust ka ülejäänud üldkogumis, leida, mitme
31.25 puu diameetrid peaksime mõõtma, et saada keskväärtuse hinnang veaga 0,5 cm
93.4971072497 puud
23.5
24.15 4) Leida, mitme puu diameetrid peaksime mõõtma,
23.2 et saada keskväärtuse hinnang täpsusega 1%.
Variatsioonikordaja
21.38
33.4
N= 415.236540836
26.85
18.25
18.4 5) Mis on usaldusnivoo ?
26.1 6) Mis on usalduspiirid?
27.05 7) Mida iseloomustab standardviga
26.6 8) Mida iseloomustab katsetäpsus (suhteline standardviga)
25.6 9) Standardvea arvutamise valem (Equation Editoriga)
21.1 10) Katsetäpsuse arvutamise valem (Equation Editoriga)
22.55 11) N leidmise valem, kui on ette antud standardviga (Equation Editoriga)
27.9 12) N leidmise valem, kui on ette antud katsetäpsus (Equation Editoriga)
27.15
24.75 Ülesanne jätkub järgmistel töölehtedel
19.35
36
25.75
22.4
22.25
30.95
29.25
36.7
26
27.95
18.25
20.9
22.1
23.35
25.95
22.95
20.9
19.65
19.65
18.05
31.7
19.35
15.9
25.65
23.7
25.8
16.65
29.7
17.15
20.5
20.95
30.9
17.35
20.5
25.65
15.25
16.8
17.95
15.5
19.5
26.8
20.45
22.9
19.2
19.75
27.4
23.75
18.2
23.05
17.85
19.2
15.55
17.75
22.6
18.05
22.1
19.05
17.4
22.05
17.75
14.85
21.5
15
16.4
29
22.75
22.25
13.95
28.55
15.85
23.65
30.25
33.95
16
22.55
24

Sheet 2: Hüpotees


Hüpoteeside kontroll
13) Võrdleme teie proovitükil mõõdetud andmeid proovitükiga 64. Selleks arvutame
proovitükil 64 kahes suunas mõõdetud diameetri keskmise. Seejärel
filtreerime proovitükilt 64 välja 1. rinde sama puuliigi diameetrid,
mis oli teie proovitükil 1. rinde peapuuliik. Kui suur tuli vaatluste arv (prtk. 64)?
Kopeerime need diameetrid teisele töölehele.
14) Leiame diameetri dispersiooni teie proovitükil ja
Disp. Oma
proovitükil 64 (teie proovitükile vastaval 1. rinde puuliigil)
Disp. 64
Kas nendele proovitükkidele vastavate üldkogumite diameetri dispersioonid
P-väärtus
on erinevad (a = 0,05)? Kuidas leidsite P-väärtuse?
Jah või ei
15) Kas nende proovitükkide diameetrite keskväärtused
Kesk. Oma
on oluliselt erinevad (a = 0,05)?
Kesk. 64
Mõelge, kas t-test tuleks valida 'assuming equal variances' või
'equal' või 'unequal'
'assuming unequal variances' (lähtuvalt eelmise ül. vastusest)
P-väärtus
Esitage ka t-testi tulemused
Jah või ei
16) Sooviti uurida tavalise täpsusklupi ja elektronklupi mõõtmistulemuste erinevust.
Selleks mõõdeti samadel puudel diameeter tavalise täpsusklupiga ning elektronklupiga.
Kas võib väita, et keskmine mõõtmistulemus nende kluppide puhul on erinev?
Kesk. tava
Esitage ka t-testi tulemused
Kesk.elek.
P-väärtus
Jah või ei
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. Tavaline 17.9 21.1 20.7 19.5 19.7 20.1 20.6 18.9 19.4 19.7 20.3 Elektron 17.8 21.2 20.7 19.4 19.6 20.1 20.4 18.9 19.2 19.6 20.1
17) Ühel katselapil istutati 110 kuusetaime, teisel 130. Esimesele katselapile
paigaldati feromoonpüünis. Järgmisel aastal loendati terved ja kahjustatud taimed
mõlemal katselapil. Saadi järgmised tulemused:
Feromoonpüünis Kontroll Kokku
Terved 69 73
Kahjus-tatud 22 25
Hukkunud arvuta arvuta
Kokku 110 130
P-väärtus
Kas feromoonpüünis aitas oluliselt kaasa taimede kasvamaminekule?
Jah või ei
18) Mis on hüpoteesid H0 ja H1?
19) Mis on 1. liiki viga?
20) Kui suur antakse ette tavaliselt 1. liiki vea tõenäosus?
21) Mis on olulisuse nivoo?
22) Mis on olulisuse tõenäosus?
23) Millal kasutatakse kahepoolset hüpoteesi ja millal ühepoolset?
Ülesanne jätkub järgmisel töölehel

Sheet 3: Regressioon


Regressioon
24) Eeldame,et Teie proovitükil on arvutatud kahes suunas mõõdetud diameetrite keskmine. Palun filtreerige oma proovitükil 1. rinde peapuuliigi andmetest välja need, kus on mõõdetud ka kõrgus (h>0) ja võra algus (hv>0). Kopeerige filtreeritud andmetest välja diameetri, kõrguse ja võra alguse andmed teisele töölehele. Kirjutage, kui suur tuli vaatluste arv N.
25) Joonistage graafik kõrguse (y) ja diameetri (x) vahelise sõltuvuse hindamiseks. Tooge graafikul välja ka regressioonisirge võrrand ja determinatsioonikordaja (R2).
26) Käivitage protseduur ' Regression ' ning tehke regressioonanalüüs kõrguse sõltuvuse leidmiseks diameetrist. Esitage regressioonanalüüsi tulemused. Kirjutage välja regressioonivõrrand (kas on sama, mis graafikul?)
27) Kas saadud regressioonivõrrand on usaldatav?
28) Kui suur on saadud võrrandi jääkstandardhälve? Kui suur on kõrguse standardhälve? Mida iseloomustab jääkstandardhälve?
29) Kui suur on determinatsioonikordaja? Mida iseloomustab determinatsioonikordaja?
30) Käivitage veelkord protseduur 'Regression' ja tehke mitmene regressioonanalüüs võra alguse sõltuvuse leidmiseks diameetrist ja kõrgusest. Esitage analüüsi tulemused. Kirjutage välja regressioonivõrrand
31) Kui suur on mitmene korrelatsioonikordaja ? Mida iseloomustab mitmene korrelatsioonikordaja?
32) Kas saadud regressioonivõrrandi kordajad on usaldatavalt nullist erinevad?
33) Arvutage saadud võrrandi järgi, kui suur on selle puu võra algus, mille diameeter on 15 cm ja kõrgus 16 m?

Sheet 4: prt64


puu rin pl asim kaug d1 d2 h hv hko
puu - puu nr
3 2 KU 12 9.2 13.2 13.4 17.1 10.1 3.3
rin - rinne (1, 2 või S - surnud)
5 2 KU 15.5 16.4 9.6 9.7 12.3 8.4 5.9
pl - puuliik (KU kuusk , MA mänd,
8 1 MA 20 24.1 31.3 31 24 16 8.9
KS kask ) 10 1 KU 24 19.8 22.4 22.1 22.8 9.9 8.1
asim - asimuut prt keskp. suhtes
14 1 KS 26 6.4 18.4 17.6 20.4 9.6 5.9
kaug - kaugus prt keskpunktist
15 2 KS 45.5 7.2 14.9 14.5 18 8 6.4
d1 - diameeter ühes suunas
16 1 KU 60.5 5.5 23.6 23.9 25.1 11.2 5.1
(risti keskpunkti sihiga) 17 1 MA 46.5 8.5 27.4 27.3 24.8 15.2 6.7
d2 - diameeter teises suunas
20 1 KU 48.5 13.9 21.7 21.7 22.3 9.7 5.9
h - kõrgus
25 2 KU 28.5 19.3 11.8 11.8 15.3 8.7 5.8
hv - elus võra algus
27 1 MA 38.5 23.4 33.2 32.3 26.2 16.8 8.8
hko - surnud okste algus
30 1 MA 50 19.3 25.9 25.3 27.9 17.1 14.2
33 2 KS 93 1.1 12.2 12.3 16.3 8.5 4.4
35 1 KU 60 22.7 20.3 20.5 22.3 9.7 4.6
38 1 MA 74 9.2 26.9 26.5 23.8 16.8 8.6
40 1 MA 72.5 11.8 33.6 32.9 26.3 17.7 10.2
45 1 KU 86 7.1 17.6 17.4 22.2 15.2 6
46 2 KU 90.5 5.3 9.9 9.7 12.6 8.5 5.5
47 1 KU 123.5 3 20.3 20.2 22.8 12 3.6
48 2 MA 116.5 5.9 17.1 16.8 21.5 16.7 7.5
49 1 KU 103 9.1 25 25.5 25.5 7.9 5.2
50 1 KU 97 10 20.4 18.3 24.7 15.3 7.5
54 1 KS 115 16 19.6 20.2 24.5 13.8 12.3
56 1 KS 117 19.5 22.1 23.8 25 13.3 12.2
57 1 KS 114 20 14.7 15.3 19.4 14.2 13.2
60 1 MA 125 22.3 27.3 28.1 27.4 19.2 7.9
65 1 KU 146 18.9 33.9 32.9 29.6 14.1 4.6
67 1 KU 143.5 8.8 18.2 18.3 22 7.5 3.9
68 1 KU 153 5.8 18.4 18.4 22.8 8.3 2.4
69 1 MA 153.5 8.1 27.7 27.4 23 15.9 4.3
70 1 MA 160.5 10.2 20.1 21.3 23.8 15.4 7.3
75 1 KU 168 23.2 22.4 19.8 24.8 14.8 1.6
80 1 KU 241.5 2 19.6 19.1 23.1 9.8 6.1
81 2 KS 219.5 4.1 10.6 10.6 12.9 7.4 5.1
82 1 KU 204.5 8.3 35.9 36.1 28.7 10.4 1.3
85 1 KU 206 11.5 21.4 23.1 24.9 12 2.2
88 1 KU 184 20.8 37.3 36.1 29.4 17 2.1
90 1 KU 187.5 23.3 28.1 27.8 25.5 16.2 4.5
95 1 KS 211 16.3 25.7 26.2 24.8 10.1 1.6
100 1 KU 230 13 20.5 18.8 21.6 10.7 5.1
102 1 KU 248.5 7.9 17.7 18.4 22.7 13.1 6
103 1 KU 245.5 5.9 32.1 31.3 26.6 10.9 3.7
104 1 MA 326 2.5 24 25.2 24.5 17.3 6.2
105 2 KU 298.5 5 12.7 12.8 16.5 9.4 5.5
106 2 KU 264 8.1 14.8 14.9 19.8 13 5.2
110 1 KU 248.5 16.4 25.6 25.7 25.9 16.7 10.9
115 1 KS 248 20.8 17.1 17.2 21.8 15.7 10.4
120 1 KU 265 21.6 20.6 20.4 22.5 12.8 2.6
125 1 KU 275.5 15.5 17.9 18 21.6 16.3 5
130 1 KU 282 20.7 22.6 23.2 25.7 19.8 6.6
134 1 MA 290.5 8.3 24.4 23 22.4 15.5 4.6
135 1 MA 309 7.5 30.4 30.6 24.8 16.2 5.6
136 1 KU 320 8.8 27.1 27.7 26.1 17.5 5.9
140 1 KS 287.5 20.1 23.2 22.9 26.2 17.2 4.2
145 1 KU 292.5 19.9 22.6 22.6 24.3 13.1 7.2
150 1 KU 315 22.8 21.8 22.3 25.3 13.9 7.1
155 S KU 323.5 15.9 18.7 18.8 21.7 0 0
160 1 KU 313 13.6 13.9 14 18.9 11.1 8.5
162 1 MA 344 6.5 29.7 28.8 24.9 17.6 5.6
165 1 KU 345 20.1 30 30.5 26.2 13.6 5.1
170 2 KU 356.5 18.6 10.9 11.1 14.1 7.9 6.5
171 1 MA 328 2.3 23.7 24.8 25.4 18.8 10.5
172 1 KS 115 22.7 25.3 25.8 25 14.1 11.7
174 1 MA 94 17.2 25.6 25.6 24.8 16.9 15.1
175 1 KU 71 8.9 17.9 17.5 20.8 10.1 8.5
176 1 KS 174 19.5 15.8 15.9 18 12.3 10.2
177 1 KS 340 22.8 19.2 19.4 21 14 12
178 1 KS 280 24 17.1 17.4 19.4 9.5 9.1
179 1 MA 140 12 16.9 17.1 20.1 12.9 11.8
180 1 KS 71 18 17.9 17.5 19.1 11.9 10.3
181 1 MA 359.5 3.5 17.4 17.6 0 0 0
182 1 MA 21 6.5 19.6 19.5 0 0 0
184 1 KS 9.5 7.2 17.8 18.1 0 0 0
185 1 KS 12 8.1 17.4 17.7 0 0 0
186 1 MA 18.5 9.7 20.7 20.8 22 15.7 0
187 1 KS 358 10 19.8 19.4 20.1 0 0
188 1 MA 9.5 11.5 20.1 20 0 0 0
189 1 MA 2.5 12.4 20.7 20.6 0 0 0
190 1 KS 8 14.1 21.6 21.6 0 0 0
191 1 MA 8 14.5 17.2 17.1 2 0 0
192 1 MA 26.5 10.3 19.7 19.6 0 0 0
193 1 KS 38 13.6 19.2 19 0 0 0
195 1 KS 34 14.8 18.2 17.9 0 0 0
196 1 KS 56 12.9 17.6 17.5 0 0 0
197 1 MA 60 14 19.2 19.3 21.5 0 0
198 1 KS 63.5 12.5 20.6 20.9 0 0 0
199 1 KS 65.5 11.4 22.9 22.8 0 0 0
200 1 KS 76 13.2 21.7 21.7 0 0 0
201 1 MA 70 5.7 17.5 17.4 0 0 0
202 1 MA 71.5 2.1 20.8 21.1 23.7 0 0
203 1 KS 72.5 2.2 19.2 19.4 0 0 0
204 1 KS 100 3 18.2 18.3 0 0 0
205 1 KS 94.5 5.7 17 17 0 0 0
207 1 MA 91.5 6.9 17.8 17.9 0 0 0
208 1 KU 94 8.5 17.1 17 19.1 0 0
209 1 KU 96.5 12.6 20.7 21.1 0 0 0
210 1 KS 90.5 14.4 17.8 18.2 0 0 0
211 1 KS 112 10.6 19.1 19.2 0 0 0
212 1 MA 123 11.7 17.7 17.5 0 0 0
213 1 MA 120 14.8 19.2 19.2 21.4 15.6 0
214 1 KS 128 14.9 18.9 18.7 0 0 0
215 1 KS 132 14.5 19.2 19.1 0 0 0
216 1 KS 133 12.8 19.2 19.3 0 0 0
217 1 MA 138 14.7 20.1 20.1 0 0 0
218 1 MA 131 8.7 20.4 20.3 22.6 15.3 0
219 1 MA 123.5 5.9 18.6 18.5 0 0 0
220 1 MA 122.5 4.8 20 19.9 0 0 0
221 1 MA 139 5.2 20.1 20.1 0 0 0
222 1 KS 143.5 5.1 20.5 19.9 0 0 0
223 1 KS 120.5 3.6 20.7 20.6 21.4 0 0
224 1 KS 146.5 10 20.5 20.6 0 0 0
225 1 MA 151 9.3 24.2 24.1 0 0 0
226 1 MA 157.5 9.1 20.2 20.3 0 0 0
227 1 MA 163 9.4 19.7 19.7 0 0 0
228 1 MA 167.5 9.2 21.6 21.7 22.7 16.4 0
229 1 MA 167.5 10.9 17.2 17.2 0 0 0
230 1 KU 166 12.3 17.5 17.6 0 0 0
231 1 MA 155 14.3 21.5 22.3 0 0 0
232 1 KU 146 12.9 19.2 19.1 0 0 0
233 1 MA 182.5 11.7 22.9 22.6 23.2 0 0
234 1 KS 182 9.7 19.6 19.8 0 0 0
235 1 MA 184.5 8.6 20.8 20.7 0 0 0
236 Y KU 192.5 11.2 19.3 19.2 22.7 0 0
237 1 KS 207.5 14 20.2 20.3 0 0 0
238 1 MA 212.5 13.7 22.8 22.5 23.5 0 0
239 1 MA 216 14.7 22.3 22.2 0 0 0
240 1 MA 216.5 12 17.3 17.2 0 0 0
241 1 KU 228.5 14.9 19.4 18.6 0 0 0
242 1 MA 231 14.7 18.5 18.6 0 0 0
243 1 MA 231.5 12 18.4 18.5 19.1 0 0
244 1 KU 228 10.7 17.2 17.4 0 0 0
246 1 KS 235 7.6 20.4 20.3 0 0 0
247 1 KU 236 7.1 17.2 17.3 0 0 0
248 1 KU 235 5.1 17.8 17.7 0 0 0
249 1 KU 216.5 4.9 18.1 18.2 20.7 0 0
250 1 KU 205.5 4.6 18.8 18.2 0 0 0
251 1 MA 188 7.1 23.2 23.3 0 0 0
252 1 KS 204 9.1 17.8 17.7 0 0 0
253 1 MA 183 3.8 19.7 19.8 0 0 0
254 1 KU 292.5 2.4 17.4 17.4 19.6 0 0
255 1 KU 294.5 2.9 18.1 18.1 0 0 0
256 1 KU 262 4.5 18.7 18.8 0 0 0
257 1 KU 270.5 6.8 19.4 19.4 0 0 0
258 1 KS 248 8.6 17.2 17.3 0 0 0
259 1 MA 261 9.1 18.8 18.4 19.7 0 0
260 1 MA 245 13.7 18.1 17.6 0 0 0
261 1 MA 265.5 15 23.7 23.9 0 0 0
262 1 MA 265 13 20.4 20.9 0 0 0
263 1 MA 266 12.9 18.6 18.8 0 0 0
264 1 KU 275 12.2 17.4 17.4 18.8 0 0
265 1 MA 276.5 8.9 17.7 17.7 0 0 0
266 1 MA 280.5 10 17.8 17.9 0 0 0
267 1 KU 277.5 7.2 20.8 20.9 0 0 0
268 1 KU 297 6.3 17 17.1 0 0 0
269 1 MA 302.5 7.9 18.7 18.6 20.8 0 0
270 1 MA 313.5 3.7 19.7 19.7 0 0 0
271 1 KS 329.5 6.5 21.9 21.3 0 0 0
272 1 KS 334.5 7 17.3 17.1 0 0 0
273 1 MA 314.5 9.4 17.2 17.1 0 0 0
274 1 MA 313.5 10 22.8 22.9 23.8 0 0
275 1 MA 316 10.7 25.4 24.9 0 0 0
276 1 KU 304 14 21.6 21.9 0 0 0
277 1 KS 335.5 12.7 17.4 17.3 0 0 0
278 1 MA 331 14.3 17 17 0 0 0
279 1 MA 346.5 12 22.4 22.3 23.1 0 0
280 1 MA 345.5 14.4 18.6 18.6 0 0 0
281 1 MA 351.5 14.4 21.3 21.1 0 0 0
282 1 KS 348 8.5 17.7 17.8 0 0 0

Sheet 5: Filter


Filtri kasutamine
1) Kursor peab olema tabelis, mille kohta soovime filtrit
2) Valida menüüst Andmed, Filter, Automaatfilter (Data, Filter, Autofilter).
Rea Automaatfilter (Autofilter) ette pannakse linnuke .
3) Tekkivate noolte kaudu saame näitamiseks valida antud tunnuse kindla väärtuse või vahemiku
a) Kindla väärtusega kirjete näitamiseks tuleb noolega avanevast rippmenüüst
valida see kindel väärtus (näiteks tunnuse pl puhul valida MA, kui soovime näha männipuid). b) Vahemiku näitamiseks tuleb noolega avanevast rippmenüüst valida Custom .
Avanevast aknast tuleb vasakult-ülalt lahtrist valida kõigepealt tingimus -
võrdne, suurem, suurem või võrdne, väiksem vms
Kõrvalolevast lahtrist tuleb valida väärtus, millest suuremaid , väiksemaid vms kirjeid
selle filtriga näidatakse
Näiteks kui soovime kõrgemaid kui 20 m, tuleb valida tunnuse h alt Custom,
tingimus valida Is greater than (on suurem) ja väärtuse lahtrisse panna 20. c) Kui soovime näha kahte kindlat väärtust (näit. puuliike mänd või kuusk),
tuleb valida tunnuse pl rippmenüüst rida Custom.
Avaneva akna esimesel real valida tingimus võrdub (Equals).
Kõrvallahtrist valida MA (näitab männipuid).
Kahe rea vahel valida Or (või).
Alumiselt realt valida tingimus Equals ja väärtus KU (kuusk). d) Valides noolega avanevast rippmenüüst All, näidatakse jälle kõiki väärtusi. 4) Filtrireziimi tühistamiseks valida uuesti Data, Filter, Autofilter. Linnuke võetakse ära.
Vasakule Paremale
Filtri kasutamine #1 Filtri kasutamine #2 Filtri kasutamine #3 Filtri kasutamine #4 Filtri kasutamine #5 Filtri kasutamine #6 Filtri kasutamine #7 Filtri kasutamine #8 Filtri kasutamine #9 Filtri kasutamine #10 Filtri kasutamine #11 Filtri kasutamine #12 Filtri kasutamine #13 Filtri kasutamine #14 Filtri kasutamine #15
Punktid 50 punkti Autor soovib selle materjali allalaadimise eest saada 50 punkti.
Leheküljed ~ 15 lehte Lehekülgede arv dokumendis
Aeg2012-02-29 Kuupäev, millal dokument üles laeti
Allalaadimisi 28 laadimist Kokku alla laetud
Kommentaarid 1 arvamus Teiste kasutajate poolt lisatud kommentaarid
Autor asdfghja Õppematerjali autor
Kodutöö 4

Sarnased õppematerjalid

thumbnail
42
xls

Regressioon, hinnang, hüpotees arvutused ja testid

hko - surnud okste algus D 13,55 11,65 14,45 14 17,1 13,25 16,4 17 17,35 22,45 16,7 15,75 13,75 13,55 22,3 13,7 13 15,2 19,5 20,4 20,35 16,35 12,35 13,55 24,45 14,1 16,1 12,25 13,25 18,95 15,35 18,95 22,1 16,5 12,95 18,5 16,9 15,55 18,75 14,9 22,2 14,4 17,2 14 15,55 Filtri kasutamine 1) Kursor peab olema tabelis, mille kohta soovime filtrit 2) Valida menüüst Andmed, Filter, Automaatfilter (Data, Filter, Autofilter). Rea Automaatfilter (Autofilter) ette pannakse linnuke. 3) Tekkivate noolte kaudu saame näitamiseks valida antud tunnuse kindla väärtuse või vahemiku a) Kindla väärtusega kirjete näitamiseks tuleb noolega avanevast rippmenüüst valida see kindel väärtus (näiteks tunnuse pl puhul valida MA, kui soovime näha männipuid).

Andmetöötlus alused
thumbnail
123
xlsx

Statistika - nisu, piim, hiiruut

Average - saagikus Aasta Ettevõte 1999 2000 2001 2002 102 6,25 35,333333333 30 103 7,3129251701 105 16 106 15,223880597 107 12,5 3,1027027027 10,557142857 108 12,3968253968 21,506666667 22,916666667 110 20 20 111 5,7894736842 113 25 114 2,5 116 12,1581920904 25,812080537 20,702290076 25,425120773 118 18 127 26,3125 128 20,45 16,721311475 130 21,176470588 24,064516129 17,497206704 132

Statistika
thumbnail
11
xlsx

Andmetöötlus aluse kodunetöö proovitükk nr 701

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 9 10,4 1

Andmetöötlus alused
thumbnail
40
pdf

Intonatsiooni varieeruvus diatoonilise helirea mängimisel viiulil

Muusikateaduse osakond GRETE KELLAMÄE Intonatsiooni varieeruvus diatoonilise helirea mängimisel viiulil I Proseminaritöö Juhendaja: Vanemteadur Allan Vurma Tallinn 2015 Sisukord ABSTRAKT................................................................................................................................2 1. SISSEJUHATUS.....................................................................................................................3 1.1 Helikõrgus........................................................................................................................3 1.2 Helirida.............................................................................................................................4 1.3 Intonatsioon.....................................................................................................

Muusika
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.ee/~kkiviste] kust oli võimalik saada väga täpseid juhiseid, lühendeid ja valeme

Andmetöötlus alused
thumbnail
42
xls

Toiduained

KTUD.RH. küllastatud rasvhapped Toitainete sisaldus tabelis tähendab... C16 palmitiinhape 0 C18 steariinhape ­ MKTA.RH. monoküllastamata rasvhapped PKTA.RH. polüküllastamata rasvhapped C18:2 linoolhape C18:3 linoleenhape VL.KIUDAINED vees lahustuvad kiudained RET.EKV. retinooli ekvivalent NIATS.EKV. niatsiini ekvivalent PANT.HAPE pantoteenhape R% sisaldab x% rasva KLASS E tailiha sisaldus üle 55% KLASS O tailiha sisaldus 40-45% (0.9) söödav osa 90% Sul. sulatatud Rasvas. rasvasusega Toitainete sisaldus tabelis tähendab... vastava toitaine sisaldus antud toiduaines on 0 või minimaalne andmed toitaine sisalduse kohta antud toiduaines puuduvad ENERGIA (kcal) ENERGIA (kJ)

Kehaline kasvatus
thumbnail
14
xls

Toiduainete koostise tabel

En. Valk Rasv. C18:3 KOLESTER. mg Lakt. Kiuda Ret.ekv Vit.D Vit.E Vit.B1 Vit.B2 NIATS.EKV Vit.B6 Vit.B PANT.HAPE Vit.C TUHK Na K Ca Mg P RÄNI Fe kcal g g G mg g g g g g mg mg mg Mg mg 12 g Mg mg G mg mg mg mg mg Mg mg Teraviljatooted. Nisujahu 328 9,9 1,7 0,07 0 67,1 0 3,5 0 0 0,32 0,43 0,05 5 0,08 0 0,5 0 0,44 0,4 150 13 21 100 2 5,2 Rukkijahu 328 10 2,3 0,14 0 65,6 0 13,6 1,1 0 1,63 0,3 0,13 2,7 0,35 0 1,34 0 1,7 1 500 30 110 360 8 4,9 Odrajahu

Kokandus
thumbnail
79
pdf

Teraskonstruktsioonide abimaterjal

TERASKONSTRUKTSIOONIDE ABIMATERJAL EVS-EN 1993-1-1 EUROKOODEKS 3 Teraskonstruktsioonide projekteerimine Koostas: Georg Kodi Georg Kodi TALLINNA TEHNIKAÜLIKOOL ehitiste projekteerimise instituut SISUKORD 1. TERASRISTLÕIGETE TÄHISED ......................................................................................................................... 3 1.1 Ristlõigete tähistused ja teljed ................................................................................................................ 3 1.2 Ristlõigete koordinaadid ja sisejõud........................................................................................................ 3 2. VARUTEGURID ............................................................................................................................................... 4 2.1 Materjali varutegurid................................................................................

Ehitus




Kommentaarid (1)

blood profiilipilt
15:13 30-08-2016



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