Vajad kellegagi rääkida?
Küsi julgelt abi LasteAbi
Logi sisse Registreeri konto
Ega pea pole prügikast! Tõsta enda õppeedukust ja õpi targalt. Telli VIP ja lae alla päris inimeste tehtu õppematerjale LOE EDASI Sulge

Informaatika ja biomeetria eksam - praktiline töö - sarnased materjalid

piimatoodang, tõu, lehm, võr, tõug, regressioon, kehamass, põh, rasv, 9740, 9342, kehamassi, 9419, 9040, standardhälve, holstein, täislause, mitmene, anova, abitabel, protseduur, kummagi, total, lower, 1119, average, value, järg, critical, valgusisaldus, regression, kogutoodang, laadige, perekonnanimi, 2111, valima, eksamitöö, analüüsimeetodi
thumbnail
2927
xls

Informaatika ja biomeetria eksam

Ülesanne 1 1. Leida RANNU valla ja Tartu maakonna kui terviku kohta järgmised vastused. a. Kui palju (ha) on näivleetunud muldi (LP) ja kui suur on nende osatähtsus (%) kogu valla/maa b. Kui palju (ha) on savi lõimisega muldi (tähistus s) ja kui suur on nende osatähtsus (%) kogu v 2. Koostada korrektselt vormistatud graafik, kus vallad on kahanevas järjestuses liivm vald BONITEETmulla liik lõimis pind, ha Haaslava vald 47 LP sl 210,1287 Rõngu vald 50 M3 t3 145,1387 Haaslava vald 44 LP sl 112,6342 Tartu vald 53 KIg ls1 99,76011 Mäksa vald 35 LPg- sl 94,98377 Vara vald 38 LPg- sl 91,04242 Haaslava vald 47 LP sl 82,97034 Luunja vald 38 LPg- sl 82,62123 Rannu vald

Informaatika
177 allalaadimist
thumbnail
34
xls

Hinnangud, hüpoteesid, regressioon

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 valimi maht,

Andmetöötlus alused
19 allalaadimist
thumbnail
70
pdf

Majandusalased uurimismeetodid

9/6/2011 Eesmärk · Kursuse läbinud üliõpilane: omab teadmisi teadusfilosoofia sissejuhatusest, äriuuringute spetsiifikast, uuringu ülesehitusest ja uurimisprotsessi etappidest; teadmisi kvantitatiivsete ja kvalitatiivsete andmete kogumise ja Majandusalased uurimismeetodid

Uurimistöö alused
81 allalaadimist
thumbnail
23
xls

Biomeetria järeleksam_2

Tõug Lakt Mass Piim Rasv_% Valk_% Piimakl EHF 1 492,9 6771,6 4,30 3,14 kõrgem Tunnuste kirjeldus EHF 1 547,8 9695,9 3,42 3,45 esimene EHF 1 506,5 10601,0 3,50 3,20 esimene Tõug - EHF 1 488,3 15697,9 3,52 3,52 esimene EHF eesti mustakirju holstein EHF 1 565,5 9419,2 3,41 3,63 sorditu EPK eesti punane tõug EHF 1 542,6 10558,3 3,72 3,37 kõrgem RHF eesti punasekirju holstein EHF 1 599,5 9806,6 3,55 3,39 kõrgem EHF 1 600,1 10152,1 3,65 3,00 kõrgem Lakt - lehma laktatsiooninumber EHF 1 630,3 9232,4 3,84 3,19 kõrgem Mass - lehma kehamass, kg EHF 1 556,2 11892,5 3,61 3,56 kõrgem Piim - lehma piima kogutoodang lüpsip

Biomeetria
50 allalaadimist
thumbnail
43
pdf

Andmeanalüüs MS Exceli abil

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. MS

Informaatika
530 allalaadimist
thumbnail
42
xls

Regressioon, hinnang, hüpotees arvutused ja testid

13,1 0,0 0,0 0,0 13,0 15,4 11,3 5,2 0,0 0,0 0,0 0,0 18,7 14,1 7,9 3,2 16,9 0,0 0,0 0,0 15,6 0,0 0,0 0,0 18,5 0,0 0,0 0,0 13,8 0,0 0,0 0,0 14,6 15,2 9,3 3,9 18,8 0,0 0,0 0,0 22,4 0,0 0,0 0,0 18,7 0,0 0,0 0,0 14,6 0,0 0,0 0,0 23,3 17,7 10,5 2,2 13,4 0,0 0,0 0,0 16,9 0,0 0,0 0,0 13,8 0,0 0,0 0,0 15,6 0,0 0,0 0,0 14,5 0,0 0,0 0,0 Hinnangud, hüpoteesid, regressioon Proovitükk nr. 1118 Kodune töö 4 õppeaines Andmetöötluse alused 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), 15,945

Andmetöötlus alused
94 allalaadimist
thumbnail
24
doc

PIIMA TOOTMINE 2000 AASTAL

........................................................ 2 1. ÜLDINE STATISTILINE ANALÜÜS....................................................................4 1.1. Sisuline valitud muutujate analüüs.................................................................... 4 1.2. Põhiliste statistiliste näitajate leidmine ja iseloomustamine..............................4 2.REGRESSIOONANALÜÜS.....................................................................................2 3. KESKMINE PIIMATOODANG LEHMA KOHTA Y...........................................2 3.1. piimatoodang lehma kohta.................................................................................2 3.2. piima müük........................................................................................................ 3 3.3. Piimalehmatoetus (EEK)................................................................................... 4 KASUTATUD KIRJANDUS.................................................................

Ökonomeetria
232 allalaadimist
thumbnail
96
xlsx

Biomeetria praktikumid

RIIK SUGU PIKKUS MASS PEA_P JALANR ODE_VEND MAT_HINNE Eesti M 186 95 59 44 1 4 Eesti N 170 85 57 42 6 4 Eesti N 169 50 54 38 1 3 Eesti M 180 70 56 43 0 3 Eesti 179 72 55 40 1 4 Eesti N 170 55 55 37 1 4 Eesti N 160 58 55 38 1 5 Eesti N 161 57 55 39 1 4 Eesti N 171,5 59 57 38 1 4 Eesti N 180 63 58 41 2 5 Eesti N 168 54 57 38 1 4 Eesti N 170 57 52 40 2 3 Eesti N 163 61 57,5 39 0 4 Eesti M 172 66 54 42 1 4 Eesti M 183 73 54,5 44 4 Eesti M 185 72 56 44

Biomeetria
31 allalaadimist
thumbnail
555
doc

Programmeerimiskeel

tutvu lausearvutuse keskkonnaga: http://logik.phl.univie.ac.at/~chris/gateway/formular-uk-zentral.html Millistel muutuja väärtustel on lause (Av(B&A))v(-A&(Cv(B&-C))) väär? Panna tuleb results only, 0 on väär 1 on õige Tutvu ajalooga saidis kuni II maailmasõda: http://www.maxmon.com/history.htm Loe läbi jutt ja proovi andmetega mängida: http://math.hws.edu/TMCM/java/DataReps/index.html Kahend süsteemi arvu(101101001) ->kümnend süsteemiks. Nr sisse ja bianarile punkt, ja vaatan base ten integeri kümnendarvudest annab Ecki appletis juuresoleva graafilise kujutise, teen kujundi ja vaatan base integeri mis vastab kahendsüsteemi arvule 1110001 ASCII tabelis? Nr sisse ja punkt bianari, vaatan ...teksti Kümnendsüsteemi arv 33 on kahendsüsteemis? 33 kirjutan ja Base-ten integer, vaatan bianary Loe läbi jutud Atbashi ja Caesari šifri (Caesar cipher) kohta: http://www.wikipedia.org 2 Tutvu ajalooga kuni 1970ndad: http://www.islandnet.com/~kpolsson/comphist/ 47-68 ingli

Infotehnoloogia
148 allalaadimist
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

Andmetöötlus alused
63 allalaadimist
thumbnail
466
doc

Andmeanalüüsi konspekt

Andemanalüüsi konspekt: Mõisteid küsitakse eksamis: näidete toomise, selgitamise, võrdlemise ja analüüsimise tasandil. Binaarne tunnus-  sugu;  jah/ei Järjestustunnus-  kooli tüüp, 1-väga hea, 2- hea jne(NB!- Õpilaste hinnang koolile),  kui suured on klaassid- väga suured, suured jne,  milline kooli maine- väga hea, hea jne,  millisesse vahemikku jääb arv (0-200, 201-301 jne) oluline oleks, et Display frequence ees oleks linnuke, siis saab teha sagedustabeli Intervalltunnus-  1-väga hea, 2-hea jne (NB!_- Kooli hoolekogu hinnang eelmise õppeaasta tulemustele?/ Kooli hoolekogu hinnang eelmise aasta juhtimisele?) ,  hulk (n: minu klassi avatakse),  vanus (keskmine vanus),  kui kaugel asub kool millestki- km-tes, Nimitunnus-  millegi nimi, huviringude nimed, kooli nimi jne,  kas koolis töötab nõustaja- ei tööta, töötab, mõlemad jne, Kiire ü

Andmeanalüüs i
175 allalaadimist
thumbnail
20
xlsx

Biomeetria kodune töö 3

RIIK SUGU PIKKUS MASS PEA_P JALANR ODE_VEND MAT_HINNE Eesti M 186 95 59 44 1 4 Eesti N 170 85 57 42 6 4 Eesti N 169 50 54 38 1 3 Eesti M 180 70 56 43 0 3 Eesti 179 72 55 40 1 4 Eesti N 170 55 55 37 1 4 Eesti N 160 58 55 38 1 5 Eesti N 161 57 55 39 1 4 Eesti N 171,5 59 57 38 1 4 Eesti N 180 63 58 41 2 5 Eesti N 168 54 57 38 1 4 Eesti N 170 57 52 40 2 3 Eesti N 163 61 57,5 39 0 4 Eesti M 172 66 54 42 1 4 Eesti M

Biomeetria
21 allalaadimist
thumbnail
11
doc

ANDMETÖÖTLUSE ALUSED KODUTÖÖ NR. 5

..7 16. Esimest liiki viga......................................................................................................... 7 17. Olulisuse nivoo............................................................................................................7 18. Olulisuse tõenäosus..................................................................................................... 7 19. Millal kasutata kahepoolset ja millal ühepoolset hüpoteesi?......................................8 20. Regressioon - Andmete filtreerimine.......................................................................... 8 21. Graafik kõrguse ja diameetri vahelise sõltuvuse hindemiseks....................................8 22. Data analytics ­ Regression. Kõrguse sõltuvus diameetrist........................................9 22. 1 Jääkstandardhälve ja kõrguse standardhälve............................................................9 23. Determinatsioonikordaja.................................................

Andmetöötlus alused
42 allalaadimist
thumbnail
16
xlsx

Biomeetria iseseisev töö 3

viimase kuu jooksul PIKKUS MASS 160 86 162 60 Kas tudengite pikkused ja massid on seotud? 164 51 165 54 Tunnuste 'Pikkus' ja 'Mass' vaheline lineaarne korrelatsioonikordaja 165 68 168 58 r(pikkus;mass) 0,62 168 68 169 60 Pikkuse ja massi vahelise seose kirjeldus leitud korrelatsioonikordaja põh 169 65 (Seose suund - kuidas muutuvad ühe tunnuse väärtused teise tunnuse väärtuste muutu 169 79 170 62 Pikkkuse ja massi vahel on keskmise tugevusega seos, et mida suurem on pikk 170 65 R=0,62 170 70 172 65 173 78 173 80 175 62 175 74 175 77 Kas pikkuse ja massi vaheline seos on statistiliselt oluline? 178 110 Ülesandele vastav hüpoteesipaar 180 80 181 88

Biomeetria
49 allalaadimist
thumbnail
20
xlsx

Biomeetria kodune töö 4

jah jah jah 5 enam ei, aga olen suitsetanud nii ja naa jah jah 59 jah nii ja naa jah ei 1 jah ei jah ei 0 jah nii ja naa jah ei 1 jah nii ja naa jah jah 1 jah jah ei 2 jah jah jah ei 0 jah nii ja naa jah ei 0,5 jah nii ja naa jah jah 0 jah jah ei jah 1 jah jah jah ei 4 jah Kas tudengite kehamass ja suitsetamine on seotud? Dispersioonanalüüsi abitabel Ei Enam ei, aga olen suitsetanud Jah 85 95 70 50 55 72 72 102 63 58 58 75 57 59 60 Mass 59 80 100 Mass

Biomeetria
27 allalaadimist
thumbnail
161
pdf

Juhtimise alused

EESTI-AMEERIKA ÄRIAKADEEMIA JUHTIMISE ALUSED Konspekt Koostaja: Ain Karjus 2012/2013. õa. SISUKORD Jrk. nr. Nimetus Lk. nr. Sissejuhatus 6 1. Juhtimine ja juht 7 1.1 Juhtimine ja juht: üldmõisted ja funktsioonid 7 1.1.1 Juhtimise (mänedzmendi) üldmõisted 7 1.1.2 Juhtimise koht ja roll 8 1.1.3 Põhilised juhtimisfunktsioonid 8 1.1.

Juhtimine
299 allalaadimist
thumbnail
49
doc

Kaasaegse ergonoomika alused

Kaasaegse ergonoomika alused Ülo Kristjuhan TALLINNA TEHNIKAÜLIKOOL Käitismajanduse instituut Tööteaduse õppetool TTÜ Kirjastus Tallinn 2000 Sisestamise eest eriline tänu Helenile Ergonomics is a rapidly developing science and therefore it is important to give knowledge that are up-to-date. "Fundamentals of Contemporary Ergonomics" is a manual covering a wide variety of topics related to the development of ergonomics in 1990s. The book is mainly for undergraduates use, although many topics are covered in grater depth and are for postgraduate study. The book contains useful information for anyone seriously int

Ergonoomika
47 allalaadimist
thumbnail
23
xls

Biomeetria iseseisevtöö

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

Arvutiõpetus
6 allalaadimist
thumbnail
30
xls

Biomeetria iseseisevtöö 4

jah ei ei jah jah jah 3 ei rohkem kui aasta taga jah jah ei ei ei jah 0 jah viimase aasta jooksul nii ja naa jah ei ei ei ei 0 ei viimase aasta jooksul ei jah ei ei jah ei 0 ei rohkem kui aasta taga nii ja naa jah ei jah ei ei 0 ei rohkem kui aasta taga KINO viimase kuu jooksul viimase kuu jooksul viimase kuu jooksul Kas tudengite kehamass sõltub kinos viimase kuu jooksul viimase kuu jooksul viimase kuu jooksul Dispersioonanalüüsi abitabel viimase kuu jooksul viimase kuu jooksul Mass(kino viimane kuu) viimase kuu jooksul 80 viimase kuu jooksul 81 viimase kuu jooksul 59 viimase kuu jooksul 80 viimase kuu jooksul 68 viimase kuu jooksul 57

Tehnomaterjalid
5 allalaadimist
thumbnail
3
doc

Biomeetria eksamiks valmistumine

Klasside arvu leiab võttes vaatluste arvust ruutjuure, klassid peavad olema ühepikkused. Klasside intervalli leidmiseks (max-min)/vaatluste arv. Tuleb teha abitabel, kus on klasside ülempiirid, kuid viimase klassi ülempiiri ei pane. ·Klassidele sagedustabeli moodustamiseks vali Data Analysis..... Histogram. Input range: vaadeldavad andmed. Bin range: ülempiirid. Diagrammi tegemiseks kirjuta välja klassid. ·Kas kehamass sõltub pudru söömisest? Pivottable ­ puder läheb row labelisse, kehamass values. Field settings, kui tahad muuta summa nt tudengite arvuks. ·Keskmised, standardhälbed ja standardvead ümardada ühe kohani peale koma ·Data analysis - Descriptive statistics annab kõik keskmised, min, max .. jne ·Alumine ja ülemine usalduspiir - = keskmine -+ usalduspiir ·T-test näited: kas autot omavate ja mitteomavate tudengite keskmised kehamassid on erinevad

Tehnomaterjalid
12 allalaadimist
thumbnail
85
pdf

Konspekt

Mainori Kõrgkool Matemaatika ja statistika Loengukonspekt Silver Toompalu, MSc 2008/2009 1 Matemaatika ja statistika 2008/2009 Sisukord 1 Mudelid majanduses ............................................................................................................. 4 1.1 Mudeli mõiste ......................................................................................................................... 4 1.2 Matemaatilise mudeli struktuur ja sisu ................................................................................... 4 2 Funktsioonid ja nende algebra............................................................................................... 5 2.1 Funktsionaalne sõltuvus ....................................

Matemaatika ja statistika
559 allalaadimist
thumbnail
158
pdf

Veisekasvatuse alused

loom, turja kõrgus kuni 185 cm. Sarved on kuni 80 cm pikad. Elab põhiliselt mägimetsades. Põhiline värvus on pruunikasmust. Gauri kodustatud vorm on gajaal, kelle turja kõrgus on 140-160 cm. Värvuselt mustad, kusjuures jalgade alumised osad on valged. Nad kohanenud eluks mäestikutingimustes. Peetakse põhiliselt lihaloomadena. Piisonite alamperekonnas on kaks ulukliiki - euroopa piison ja ameerika piison, kes ei ole kodustatud. Euroopa piisoni turja kõrgus on kuni 180 cm ja kehamass 500-700 kg. Ameerika piisonid on suuremad ­ turja kõrgus kuni 190 cm ja kehamass kuni 1000 kg. Mõlemad liigid on kaitse all. USA-s on ameerika piisoni ja veise hübridiseerimisel saadud uus lihaveisetõug ­ biifalo. Pühvlid on laialt levinud Aasias ja Aafrikas. Aasia pühvlitest on olulisem liik india pühvel ehk arni (turja kõrgus ca 180 cm, kehamass 500 kg). Värvuselt tumehallid. Pühvlid on veelembesed ja elavad soodes. Nad on hästi kohanenud niiske troopilise kliimaga

Põllumajandus
49 allalaadimist
thumbnail
21
xlsx

Eksamitöö nr 4 / Kodutöö: Andmestiku analüüs

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 22304 1990 1991

Tõenäosusteooria ja...
26 allalaadimist
thumbnail
72
doc

KALAKASVATUSE eriala kordamisküsimused

KALAKASVATUSE ERIALA Kordamisküsimused bakalaureuseastme lõpueksamiks kalakasvatuse erialale Kalakasvatus 1. Akvakultuuris kasvatatavad organismid, nende toodangu maht ning levik maailmas. a. 2011 andmetel : vees elavad loomad (va kalad) 780 tuh tonni; veetaimed 21mln tonni; peajalgsed 3 tonni; vähilaadsed 6mln tonni; merekalad 1mln tonni; magedavee kalad 40 mln tonni; molluskid 14 mln tonni. Kõiki kokku kasvatati Aafrikas 1,5mln tonni; Ameerikas 3 mln tonni; Aasias 76 mln tonni; Euroopas 2,7 mln tonni, Okeaanias 0,2 mln tonni. 2. Eestis kasvatatavad veeorganismid, nende toodangu maht ja väärtus aastas. a. Müügiks kasvatatavad: Vikerforell ca 800 tonni (10mln kr); karpkala 70 tonni (ca 2mln kr); siberi ja vene tuur 30 tonni (); angerjas 30 tonni (ca 2mln kr); jõevähk 1 tonn (); teised kalaliigid paarsada kilo ().Need on 2009 aasta andmed. b. 2011 ­ Vähk 1 tonn (33000USD); kasvata

Kalakaubandus
40 allalaadimist
thumbnail
544
pdf

Mitmekeelne oskussuhtlus

ARVI TAVAST MARJU TAUKAR Mitmekeelne oskussuhtlus Tallinn 2013 Raamatu valmimist on finantseeritud riikliku programmi „Eesti keel ja kultuurimälu 2010” projektist EKKM09-134 „Eesti kirjakeel üld- ja erialasuhtluses” ja Euroopa Liidu Sotsiaalfondist. Kaane kujundanud Kersti Tormis Kõik õigused kaitstud Autoriõigus: Arvi Tavast, Marju Taukar, 2013 Trükitud raamatu ISBN 978-9985-68-287-6 E-raamatu ISBN 978-9949-33-510-7 (pdf) URL: tavast.ee/opik Trükitud trükikojas Pakett Sisukord 1 Sissejuhatus 8 1.1 Raamatu struktuur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 1.2 Sihtrühm ja eesmärk . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 I Eeldused

Inimeseõpetus
36 allalaadimist
thumbnail
6
docx

Uurimustöö vormistamine MS Wordi vahenditega

EESTI MAAÜLIKOOL Metsandus- ja maaehitusinstituut Õpilase nimi UURIMISTÖÖ VORMISTAMINE MS WORDI VAHENDITEGA Kodune töö Metsandus Juhendaja: Tartu 2015 Sisukord 1TÄHED................................................................................................................... 3 1.1Katustähed..................................................................................................... 3 1.2Vene tähed..................................................................................................... 3 2INDEKSID.............................................................................................................. 3 2.1Indeksid ja astendajad.................................................................................... 3 3VALEMID.....................................

Andmetöötlus
9 allalaadimist
thumbnail
208
xlsx

Sagedustabelid ja maatriksid

Mootori Väljalaske Aasta Kuu nr Kategooria Mark Mudel võimsus aasta Tüüp 1994 4 M1 GAZ 20 12 1958 Füüsiline isik 2003 3 L3e SUZUKI GS 500EU 12 1991 Füüsiline isik 2004 5 N1 SUBARU E10 13 1991 Juriidiline isik 2005 9 M1 VOLKSWAGENGOLF 7 1992 Füüsiline isik 2005 9 M1 VOLKSWAGENGOLF VARIAN 24 1993 Füüsiline isik 2006 11 N1 SUBARU E12 ELCAT CI 14 1999 Füüsiline isik 2008 4 M1 ZEV SMILEY 7 2008 Füüsiline isik 2010 6 M1 OMAVALMISTAZEV SEVEN 14 2010 Riigiasutus 2011 3 M1 CITROEN C-ZERO 35 2011 Juriidiline isik 2011

Andme-ja tekstitöötlus
16 allalaadimist
thumbnail
120
doc

Lühendite seletus

A... AA Auto Answer AAA Authentication, Authorization and Accounting AAB All-to-All Broadcast AAC Advanced Audio Coding AACS Advanced Access Control System AAL Asynchronous Transfer Mode Adaption Layer AAM Automatic Acoustic Management AAP Applications Access Point [DEC] AARP AppleTalk Address Resolution Protocol AAS All-to-All Scatter AASP ASCII Asynchronous Support Package AAT Average Access Time AATP Authorized Academic Training Program [Microsoft] .ABA Address Book Archive (file name extension) [Palm] ABAP Advanced Business Application Programming [SAP] ABC * Atanasoff-Berry Computer (First digital calculating machine that used vacuum tubes) ABEND Abnormal End ABI Application Binary Interface ABIOS Advanced BIOS ABIST Automatic Built-In Self-Test [IBM] ABLE Adaptive Battery Life Extender + Agent Building and Learning Environment [IBM] ABM Asynchronous Balanced Mode ABR Available Bit Rate ABRD

Informaatika
117 allalaadimist
thumbnail
230
pdf

Programeerimise algkursus 2005-2006

TARTU ÜLIKOOLI TEADUSKOOL PROGRAMMEERIMISE ALGKURSUS 2005-2006 Sisukord KURSUSE TUTVUSTUS: Programmeerimise algkursus.........................................6 Kellele see algkursus on mõeldud?..................................................................6 Mida sellel kursusel ei õpetata?.......................................................................6 Mida selle kursusel õpetatakse?......................................................................6 Kuidas õppida?.................................................................................................7 Mis on kompilaator?.............................................................................................8 Milliseid kompilaatoreid kasutada ja kust neid saab?......................................8 Millist keelt valida?...........................................................................................8 ESIMENE TEEMA: sissejuhatav sõnavõtt ehk 'milleks on v

Programmeerimine
31 allalaadimist
thumbnail
40
doc

Matemaatika andmestiku analüüs

Eesti Maaülikool Metsandus- ja maaehitusinstituut Geomaatika osakond Matemaatika andmestiku analüüs Aruanne õppeaines matemaatiline statistika Koostajad: Juhendaja: Eve Aruvee Tartu Sisukord Sissejuhatus....................................................................................................................... 3 Tunnuste esmaanalüüs.......................................................................................................4 Seoste analüüs................................................................................................................... 8 Mudeli koostamine.......................................................................................................... 13 Kokkuvõte.......................................................................................................................

Statistika
49 allalaadimist
thumbnail
72
docx

Tarkvaratehnika

Tarkvaratehnika 1. Loeng Kvaliteetse tarkvara atribuudid: 1. Teostab ettenähtud funktsionaalsust 2. Hooldatav ­ Tarkvara peab arenema, et vastata muutuvatele vajadustele. 3. Usaldusväärne ­ Töökindlus ja turvalisus. 4. Vastuvõetav ­ Kasutajad on aktsepteerinud selle. Tarkvara on neile arusaadav, kasutatav ja ühilduv teiste süsteemidega. Mis on tarkvaratehnika? Tarkvaratehnika on tiimide poolt rakendatav distsipliin tootmaks kõrgekvaliteedilist, suuremastaabilist ja hinnaefektiivset tarkvara, mis rahuldab kasutajate nõudmisi ja mida saab hooldada teatud ajaperioodi vältel. Tarkvaratehnika on süstemaatilise, distsiplineeritud ja mõõdetava lähenemisviisi rakendamine tarkvara arendamisele, käitamisele ja hooldamisele, see tähendab, inseneriteaduste rakendamine tarkvarale. Tarkvaraarendus on nõrgem termin, kus tingimata ei kasutata protsesse, tööriistu, standardeid jne Mis on süsteem? Üksteisega üh

Tarkvaratehnika
33 allalaadimist
thumbnail
575
docx

Nimetu

Sisukord Eessõna Hea õpilane! Microsofti arenduspartnerid ja kliendid otsivad pidevalt noori ja andekaid koodimeistreid, kes oskavad arendada tarkvara laialt levinud .NET platvormil. Kui Sulle meeldib programmeerida, siis usun, et saame Sulle pakkuda vajalikku ja huvitavat õppematerjali. Järgneva praktilise ja kasuliku õppematerjali on loonud tunnustatud professionaalid. Siit leid uusimat infot nii .NET aluste kohta kui ka juhiseid veebirakenduste loomiseks. Teadmiste paremaks omandamiseks on allpool palju praktilisi näiteid ja ülesandeid. Ühtlasi on sellest aastast kõigile kättesaadavad ka videojuhendid, mis teevad õppetöö palju põnevamaks. Oleme kogu õppe välja töötanud vabavaraliste Microsoft Visual Studio ja SQL Server Express versioonide baasil. Need tööriistad on mõeldud spetsiaalselt õpilastele ja asjaarmastajatele Microsofti platvormiga tutvumiseks. Kellel on huvi professionaalsete tööriistade proovimiseks, siis tasub lähemalt tutvuda õppuritele

Informaatika
32 allalaadimist
thumbnail
31
pdf

Äriuuringute alused

· Atribuudid o sõltumatu atribuut - manipuleeritav atribuut o sõltuv atribuut - see, mida mõõdetakse · Eeldused (normaaljaotus) · Andmeanalüüsid o Parameetrilised testid (peavad vastama eeldustele) o Testid muutujate vaheliste seoste leidmiseks (pideva atribuudi keskväärtuste võrdlemine) Korrelatsioon - seose tugevus kahe pideva atribuudi vahel Regressioon - millisel määral sõltumatud atribuudid mõjutavad sõltuvat atribuuti, mängitakse läbi erinevad kombinatsioonid Faktoranalüüs - lubab vähendada atribuutide arvu vähemaks hulgaks faktoriteks o Testid gruppide vaheliste erinevuste leidmiseks T-test ANOVA - kahe või enama grupi omavaheline võrdlus o Mitteparameetrilised testid

Majandus
64 allalaadimist


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