Leidsid 33 sarnast õppematerjali, mis on seotud failiga "Informaatika KT 4 Programmeerimine". Need materjalid aitavad sul teemat sügavamalt mõista.
kriteeriumN N (variatsioonrida) Keskväärtus Dispersioon Standardhälve 12 1 45.12 1165.026667 34.1324869687 6 4 11 6 ÜL 4 62 7 Vahemikud Tõenäosus/laius 21 10 0-20 0.016 62 11 21-40 0.01 7 12 41-60 0.004 98 15 61-80 0.008 10 21 81-100 0.012 1 25 52 27 Normaaljaotus 27 33 Vahemikud Tõenäosus/laius 81 38 0-20 0.01
i xi N 25 1 71 Keskväärtus 44,12 2 43 Dispersioon 673,44333333 3 56 Standardhälve 25,950786758 4 17 Mediaan 51 5 56 Haare 88 6 9 7 29 8 24 0,1 9 33 t1-/2 0,95 10 4 f (vabadusaste) 24 11 53 12 51 t1-/2(f) (t kvantiil) 1,7109 13 80 (poollaius) 8,8798 14 36 15 54 Keskväärtuse usaldusvah. 16 84 alumine ülemine 17 33
Seletus Selles töövihikus on näiteid ja ülesandeid statistiliste keskmiste ja variatsioonannäitarvude kohta Töövihikut on soovitav täita järjest. Algul uuri esitatud näiteid ja seejärel tee ära vastavad harjutu Ülesannete vastused on toodud lehel "Vastused". Näidete uurimisel tuleks pöörata tähelepanu järgmistele momentidele: - algandmete esitamine; - arvutuste organiseerimine ja paigutus; - vastava Exceli funktsiooni kasutamine, viited andmeid sisaldavatele lahtritele; - seletuste lisamine. Page 1 Seletus äiteid ja ülesandeid statistiliste keskmiste ja variatsioonannäitarvude kohta. täita järjest. Algul uuri esitatud näiteid ja seejärel tee ära vastavad harjutusülesanded. on toodud lehel "Vastused". s pöörata tähelepanu järgmistele momentidele: e; mine ja paigutus; iooni kasutamine, viited andmeid sisaldav
Variant 23 0, 1, 4, 5, 6, 7, 10, 10, 11, 12, 12, 15, 20, 22, 24, 25, 25, 26, 27, 27, 31, 33, 38, 38, 39, 40, 43, 44, 44, 45, 46, 48, 52, 52, 55, 56, 56, 62, 62, 65, 69, 71, 71, 71, 74, 74, 75, 75, 79, 79, 80, 82, 85, 86, 87, 91, 91, 95, 96, 98 Dixon-test Rlow=(x3-x1)/(xn-2-x1), n=60 -> Rlow=(4-0)/(95-0)=4/95=0,042 < Dkr=0,35 Rhigh=(xn-xn-2)/(xn-x3) = (98-95)/(98-4)=3/94=0,0319 Osa A. Hinnangud, usaldusvahemikud, statilised hüpoteesid ja jaotused Tabel 1. Valim xi-juhuslik arv, ni xi kordumiste arv n=60 xmin=0 , xmax=98 xi ni ni*xi ni*xi2 ni(xi-x)2 2282,92 0 1 0 0 84 2188,36 1 1 1 1 84 1916,68 4 1 4 16 84 1830,12 5 1 5 25
Koondtabelid - kokkuvõtted ja koo Materjal töövihikutes: Exc_Andmeloendid.x kkuvõtted ja koondid Exc_Andmeloendid.xlsm Data / Subtotal Ülesanne Luua antud töölehe veel kaks koopiat ja koostada jargmised vahekokkuvõtted, iga üks eraldi lehele: - iga riigi kohta keskmine vanus ja keskmine netovara väärtus; - iga riigi kohta maksimaalne vanus ja maksimaalne netovara väärtus; - iga riigi kohta summaarne netovara. FORBES 100 RICH LIST 2011 http://www.thisismoney.co.uk/news/article.html?in_article_id=525125&in_page_id=2 Auaste Nimi Vanus 8 Eike Batista 54 55 Jorge Paulo Lemann 71 68 Joseph Safra 72 65,66667 17 David Thomson & family 53
Töö Eelnevad tööd Aja- Töö- Lisa Töö Järk kulu lisi i-j t TVA TVL A K2 2 3 1-2 7 0 7 B EM 4 3 3 1-3 6 0 6 C D2 5 5 3 2-4 5 7 12 D -1 7 4 3 2-5 5 7 12 E CK 3 5 6 3 3-7 0 6 6 F C3 3 4 3-12 2 6 8 G HEM 4 4 2 4-6 0 12 12 H DM 3 2 7 4-7 0 12 12 I J4 5 4 3 4-9 3 12 15 J MC 3 3 5 5-6 0 12 12 K -1 6 3 5-10 2 12 14 L JF 4 4 4 3 5-11 0 12 12 M D2 5 5 6-8 3 12 15 7-10 5 12 17
Koondtabelid - kokkuvõtted ja koo Materjal töövihikutes: Exc_Andmeloendid.x kkuvõtted ja koondid Exc_Andmeloendid.xlsm Data / Subtotal Ülesanne Luua antud töölehe veel kaks koopiat ja koostada jargmised vahekokkuvõtted, iga üks eraldi lehele: - iga riigi kohta keskmine vanus ja keskmine netovara väärtus; - iga riigi kohta maksimaalne vanus ja maksimaalne netovara väärtus; - iga riigi kohta summaarne netovara. FORBES 100 RICH LIST 2011 http://www.thisismoney.co.uk/news/article.html?in_article_id=525125&in_page_id=2 Auaste Nimi Vanus 8 Eike Batista 54 55 Jorge Paulo Lemann 71 68 Joseph Safra 72 65,66667 17 David Thomson & family 53
# A N 25 xi F0(xi) 1 62 keskväärtus 53,24 77 9 0,09 2 37 dispersioon 705,69 264 15 0,15 3 81 standardhälve 26,56 771 18 0,18 4 54 mediaan 51 1 19 0,19 5 18 haare 85 1242 30 0,30 6 9 1957 32 0,32 7 43 T-qvantiil 1,711 105 33 0,33 8 89 delta mu 9,1 1279 37 0,37 9 19 1172 41 0,41 10 15 keskväärtuse usaldusv.
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
Läks Aitab Protsesside juhtim a b a_1 b_1 15 8 8 10 Igale Jukule personaalne J Igale Krapsule oma esside juhtimine ukule personaalne planeet! J gale Krapsule oma komeet! Protsesside modelleerimisest If-laused Kujud. Iseseisvalt Select Case-lause Lõputu kordus Harjutus "Veski" Lõputu kordus katkestusega Harjutus "Auto_1" ja "Auto_2" Arvu arvamine. Iseseisvalt Funktsiooni nullkohad Järelkontrolliga kordus Eelkontrolliga kordus Harjutused "Auto_3" ja "Autod_4". Iseseisvalt Fuktsioonide nullkohad. Iseseisvalt Do...Loop- kordused. Demod For ... Next-lause Funktsiooni värtuste keskmise ja maksimumi leidmine Lahtrite värvid. Demo For...Each-lause Harjutus "Ufod" Rakendus "Ufod". Iseseisvalt Lahtriploki keskmised Protsesside modelleerimisest
15 12 33 95 10 87 25 1 62 52 98 94 62 46 11 71 79 75 24 91 40 71 96 12 82 4 6 96 38 27 7 74 20 96 69 86 10 80 25 91 74 85 22 5 39 0 38 75 95 79 xi ni xi*ni ni*xi2 ni*(xi-xk)2 0 0 1 0 0 2132,59 1 1 1 1 1 2041,23 3 3 1 3 9 1864,51 4 4 1 4 16 1779,15 7 7 1 7 49 1535,07 8 8 1 8 64 1457,71 10 10 2 20 200 2617,98 10 13 3 39 507 3302,74 13 15 1 15 225 972,19 13 20 2 40 800 1370,78 13 22 2 44 968 1169,34 15 24 1
15 12 33 95 10 87 25 1 62 52 98 94 62 46 11 71 79 75 24 91 40 71 96 12 82 4 6 96 38 27 7 74 20 96 69 86 10 80 25 91 74 85 22 5 39 0 38 75 95 79 xi ni xi*ni ni*xi2 ni*(xi-xk)2 0 0 1 0 0 2132,59 1 1 1 1 1 2041,23 3 3 1 3 9 1864,51 4 4 1 4 16 1779,15 7 7 1 7 49 1535,07 8 8 1 8 64 1457,71 10 10 2 20 200 2617,98 10 13 3 39 507 3302,74 13 15 1 15 225 972,19 13 20 2 40 800 1370,78 13 22 2 44 968 1169,34 15 24 1
TARTU KOMMERTSGÜMNAASIUM Elisabeth Jänes Eestikeele kirjandi ja võõrkeele riigieksamite tulemuste seosed Majandusmatemaatika uurimistöö Juhendaja: Reelika Leopard Tartu 2011 1 SISUKORD Sissejuhatus.................................................................................................................................3 1.Riigieksami tulemuste koondtabel...........................................................................................5 2. Esimene punkt.........................................................................................................................6 2.1 Kirjandi tulemuste sagedustabel................................................................................6 2.2 Kirjandi sageduspolügoon.........................................................................................6
Z 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 veeb Klipp SumIF Funktsioonid COUNTIF ja SUMIF COUNTIF leiab kriteeriumile vastavate väärtuste arvu antud piirkonnas COUNTIF(piirkond; kriteerium) SUMIF leiab kriteeriumile vastavad väärtused piirkonnas1 ning liidab kokku samades positsioonides olevad väärtused piirkonnas2. SUMIF(piirkond1; kriteerium [ ; piirkond2 ] ) Kui piirkond2 puudub, siis liidetakse piirkonna1 vastavad väärtused. Kriteeriumiks võib olla: konstant: 13, "kask" lahtrinimi või -aadress: kood , B15 võrdlus kujul "võrdlusmärk väärtus": "<0", ">=5000" Arvud arv 23 21 3 Mitu korda esineb loetelus arv 13 -45 2 Mitu korda esineb loetelus lahtris arv olev arv 13 122 Positiivsete arvude summa
Aasta 2008 vahemik 0-19 20-29 30-39 40-49 50-59 60-69 22 Xi 9,5 14,50 34,5 44,5 54,5 64,5 24 Fi 0 3 6 8 11 6 28 Pi 0 0,06 0,14 0,18 0,25 0,14 30 Xi-X -9,5 -41,1 -21,1 -11,1 -1,1 8,9 34 (Xi-X)2 90,25 1690,31 445,79 123,51 1,24 78,97 36 Pi*(Xi-X) 0 6,15 12,3 16,4 22,6 12,3 38 Pi% 0,00% 6,00% 14,00% 18,00% 25,00% 14,00% 38 39 Mood 54 Standardhälve 17,79711 40 Mediaan 55,5 40 keskmine 55,61364 41 43 44
1. 1. N n . , m k . N = 20, n = 5, m = 4, k = 2. . . C nk C Nm--nk C 52 C152 5!15!4!16! 5 4 3 15 14 4 P ( A) = = = = = 0,217 . CN m C 204 2!3!2!13!20! 2 20 19 18 17 2. n , k . , m . n = 10, k = 4, m = 2. . . C km C 42 4!2!8! 43 2 P ( A) = m = 2 = = = = 0,133 . Cn C10 2!2!10! 10 9 15 3. . 15% , 25%, 30%. , ( ) . . : A1 ; A2 ; A3 . , ( ) P ( A) = P ( A1 A2 A3 + A1 A2 A3 + A1 A2 A3 ) = = P( A1 A2 A3 ) + P( A1 A2 A3 ) + P ( A1 A2 A3 ) = = P ( A1 ) P ( A2 ) P ( A3 ) + P ( A1 ) P ( A2 ) P ( A3 ) + P ( A1 ) P ( A2 ) P ( A3 ) = = 0,85 0,75 0,3 +
Informaatika II Tallinna Tehnikaülikool Tudeng: EAEI-21 Õppejõud: Kristina Murtazin Ristkülikmaatriks - leida minimaalne element antud veergude vahemikus - leida maatriksi selle rea elementide keskmine, kus asub leitud miinimum (S) - moodustada uus maatriks ridadest, kus esimene element on väiksem leitud keskmisest Ruutmaatriks - lahutada vektor maatriksi igast veerust (S) - leida ülalpool kõrvaldiagonaali asuvate elementide absoluutväärtuste keskmine vahetada read, kus asub maatriksi peadiagonaali minimaalne ja maksimaalne element 41 7 16 -42 -40 55 -98 52 63 42 -91 -17 73 58 -25 93 75 -89 90 -27 Tee maatriks Maatriks ridadest, kus esimene element on väiksem leitud keskmisest: -40
JKN Sugu Haridus Vanus 1n kesk 55 1. Leia naiste ja meeste arv 2n kõrgem 42 2. Leia meeste ja naiste osatähts 3n kõrgem 46 4. Leia meeste ja naiste kesmine 4n põhi 37 5m kesk 39 Mida saab järeldada? 6m kesk-eri 42 Vastus: Keskmine vanus on ho 7n kesk 41 5. Jaga töötajad hariduse järgi gru 8n kesk 44 6. Kujuta see graafiliselt diagram 9n põhi 48 Kas saab väita, et mida vanem in 10 m põhi 32 Vastus: Ei saa, sest lähteülesa 11 n kesk 48 Kokku: 15 p 12 m kesk-eri 38 13 n põhi
9 11 12 15 k 17 t0,95(24) 27 X2+ 33 X2- 33 34 38 39 41 44 46 48 52 56 59 66 83 88 97 98 98 99 1 4 N 25 24 xx 49.72 1.710882 σ 868.7933 13.84843 s 29.4753 7 36.41503 M 44 Haare 90 8 2 Δμ 10.08575 Alumine piir 39.63425 9 Ülemine piir 59.80575 σ al piir 572.5944 σ ül piir 1505.661 3 10 t-statistik 0.047497 X -statistik 2 26.0638 N(μ,σ) X2-statistik U(0,100) X2-statistik DN-statistik 0.13 F-statistik 0.142 Seerijate ar
Protsesside juhtim a b a_1 b_1 15 8 8 10 Igale Jukule personaalne p Igale Krapsule oma kom esside juhtimine kule personaalne planeet! J Krapsule oma komeet! Protsesside modelleerimisest If-laused Kujud. Iseseisvalt Select Case-lause Lõputu kordus Harjutus "Veski" Lõputu kordus katkestusega Harjutus "Auto_1" ja "Auto_2" Arvu arvamine. Iseseisvalt Funktsiooni nullkohad Järelkontrolliga kordus Eelkontrolliga kordus Harjutused "Auto_3" ja "Autod_4". Iseseisvalt Fuktsioonide nullkohad. Iseseisvalt Do...Loop- kordused. Demod For ... Next-lause Funktsiooni värtuste keskmise ja maksimumi leidmine Lahtrite värvid. Demo For...Each-lause Harjutus "Ufod" Rakendus "Ufod". Iseseisvalt Lahtriploki keskmised Protsesside modelleerimisest algoritmid protsesside juhtimine Programmeerimine - protsesside modelleerimine Peamine
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
Töötaja Haridus Vanus Sugu Staaz firmas Pille kõrgem 43 n 15 Malle rak.kõrg 29 n 4 Kalle kesk 51 m 16 Jüri kõrgem 46 m 9 Mari kesk 24 n 2 Juku põhi 65 m 31 Juhan kesk 36 m 14 Ants kesk-eri 38 m 6 Pearu kesk-eri 35 m 9 Tiina rak.kõrg 27 n 7 Tiiu kesk 34 n 18 Tiit kõrgem 49 m 16 Liis kõrgem 32 n 5 Mihkel
KATSEANDMED Tabel 1. Takistuse temperatuurisõltuvus Temperatuu Metalli Pooljuhi Nr. r °C takistus Ω takistus Ω 1/T lnR 0,0032 8,4664 1 30 117,7 4752,5 99 26 0,0032 8,4078 2 32 118,6 4482,3 77 92 0,0032 8,3131 3 34 119,5 4077,1 56 41 0,0032 8,2794 4 36 120,3 3942 35 43 0,0032 8
, -- [ ] (+/- () ) : , . , . «» . 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 ( . .
Lahendused ja vastused 1. Kokku on 13 lõiku. Lõigud on kolmnurgal ABC 3 külge, BD, AE, AD, DC, BE, EC, BO, OD, AO ja OE. SEE SIIS LAHENDUS 1 2 3 1 4 3 4 1 3 2 3 2 4 1 2 1 4 2 4 1 6 2 1 2 3 2. 1 2 3 1 4 3 4 1 3 2 3 2 4 1 2 1 4 2 4 1 6 2 1 2 3 3. 4. Ruut on jaotatud 9-ks väikeseks ruuduks, neist 4 on träniga, mille kogupindala 36 cm². Seega on on ühe ruudu pindala 36 : 4 = 9 cm² ning selle külg 3 cm. Tärniga tähistatud ruutude ümbermõõt on seega 10 · 3 = 30cm 5. 1) 1 = 3 -3 : 3- 3 : 3 6) 6 = 3 · 3 · 3 : 3- 3 2) 2 = 3 · 3 : 3- 3 : 3 7) 7 = 3 · 3- 3 + 3 : 3 3) 3 = 3 + 3 + 3- 3- 3 8) 8 = 3 + 3
1. ? . 2. . , , , . , . . 3. ? , . 4. ? , . 5. ? 6. ? ., , . 7. ? ,, ., , . 8. ? , . 9. ? - . 10. ? , , . 10. ? , , . 11. . , . , , , . 12. . . , . 13. . . . 14. ? . ,. . 15. . , . 16. ( ). , . 17. ? - 18. ? , . 19. ? . 20. ? , , . 21. . , . 22. . 0, Fx=0 , 0. Fix=0,Fiy=0,Fiz=0 23. . , , 24. ? r- - 25. ?Mo(F)=/r*F/=rFsin=Fd, - .( ) 26. ? , , 27. ? ( , 28. . Mx(F)=yFz-zFx, My(F)=zFx-xFz , Mz(F)=xFy-yFx *29. , ? ½ m, m=1/2pml 30. ? F=F1-F2, - AC/F2=BC/F1=AB/F -(.) - F1. B -`'-F2 .C-
1. ? . 2. . , , , . , . . 3. ? , . 4. ? , . 5. ? 6. ? ., , . 7. ? ,, ., , . 8. ? , . 9. ? - . 10. ? , , . 10. ? , , . 11. . , . , , , . 12. . . , . 13. . . . 14. ? . ,. . 15. . , . 16. ( ). , . 17. ? - 18. ? , . 19. ? . 20. ? , , . 21. . , . 22. . 0, Fx=0 , 0. Fix=0,Fiy=0,Fiz=0 23. . , , 24. ? r- - 25. ?Mo(F)=/r*F/=rFsin=Fd, - .( ) 26. ? , , 27. ? ( , 28. . Mx(F)=yFz-zFx, My(F)=zFx-xFz , Mz(F)=xFy-yFx *29. , ? ½ m, m=1/2pml 30. ? F=F1-F2, - AC/F2=BC/F1=AB/F -(.) - F1. B -`'-F2 .C-
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 -17,28 298
n= 60 Andmed (165): Väärtus (xi) Kordusi (ni) ni*xi ni*xi^2 1 1 1 1 1 6 6 1 6 36 7 7 1 7 49 8 8 1 8 64 9 9 1 9 81 12 12 1 12 144 13 13 1 13 169 18 18 1 18 324 19 19 1 19 361 23 23 1 23 529 24 24 1 24 576 26 26 2 52 1352 26 33 1 33 1089 33 34
Pärnu jõe Äravoolu arvutamine 1948 Näitaja 1 2 3 4 5 Keskmine vooluhulk, m3/s 8.22 17.53 14.73 93.32 27.57 Suurim vooluhulk, m3/s 11.80 51.00 66.40 248.00 71.00 Väikseim vooluhulk, m3/s 6.29 4.45 4.46 22.20 13.70 Äravool, mln m3 22.02 43.93 39.45 241.88 73.84 Äravoolumoodul, l/s*km2 1.59 3.40 2.86 18.11 5.35 Äravoolukiht, mm 4.27 8.52 7.65 46.93 14.33 Sademed, mm 44.00 13.00 21.00 28.00 32.00 Äravoolutegur 0.10 0.66 0.36 1.68 0.45 Auramine, mm 39.73 4.48 13.35 -18.93 17.67 Auramistegur 0.90 0.34 0.64 -0.68 0.55 Mari Kirss, KKT III 6 7 8 9 10 11 12 Aasta 9.35 16.92 53.11 27.5
TOIDUAINETE KOOSTISE TABELID Koostanud: Merle Rehand Roogade ninetused Kogus Valgud Rasvad Süsivesikud Kalorsus gr gr gr gr K/cal 1. Kirsi-mustsõstra-jõhvika rabarberi jook 200 0 0 22 92 2. Tomatimahl 200 2 0 7 38 3. Õuna-viinamarja jook 200 0.8 0 25.6 102 4. Ploomimahl 200 0.6 0 32.2 132 5. Viinamarjamahl 200 0.6 0 27.6 108 6. Õunamahl-morss 200 1 0 18.2 76 7. Mandariinimahl 200 1.6 0 18 86 8.Mineraalvesi
TALLINNA TEHNIKAÜLIKOOL Infotehnoloogia teaduskond Informaatikainstituut IDN0100 Andmekaevandamine BÖRSIFIRMADE "SOTSIAALVÕRGUSTIKU" ANALÜÜS Kodutöö nr. 4 Tudeng: Vassili Ljahhovets Matrikli number: 093068 IABM Juhendaja: Innar Liiv Tallinn 2010 1 Autorideklaratsioon Olen koostanud antud töö iseseisvalt. Kõik töö koostamisel kasutatud teiste autorite tööd, olulised seisukohad, kirjandusallikatest ja mujalt pärinevad andmed on viidatud. Käesolevat tööd ei ole varem esitatud kaitsmisele kusagil mujal. Kuupäev: Autor: Vassili Ljahhovets Allkiri: 2 SISUKORD 1. Andmete kogumine..............................................
Kehakaal Sugu Tähtkuju Pikkus (cm) (kg) Jalanumber (binaarne) (järjestustunnus) (pidev) (pidev) (diskreetne) naine Neitsi 172 63 39 mees Vähk 182 64 41 naine Sõnn 155 62 38 naine Kalad 171 55 38 naine Kaksikud 170 58 38 naine Neitsi 179 58 41 naine Veevalaja 173 55 38 naine Jäär 173 55 38 naine Kaljukits 170 58 40 naine Neitsi 173 65 41 naine Kaksikud 170 64 40 mees Kaalud 178
annaabi.ee 
