Jrk HARIDUS SUGU ASULA TULU KULU PALK 1 4 1 2 240,40 817,51 1 000,00 2 2 1 1 708,29 674,66 2 000,00 3 4 1 1 725,00 754,21 3 500,00 4 5 1 1 800,00 641,75 1 600,00 5 3 1 2 880,82 1 351,81 2 000,00 6 5 2 2 908,63 709,14 1 700,00 7 3 2 1 1 035,67 818,93 2 115,00 8 4 2 2 1 050,84 917,61 1 428,00 9 5 1 1 1 119,87 1 429,05 4 500,00 10 5 2 1 1 370,20 1 011,09 2 780,00 11 5 1 1 1 383,33 925,63 1 800,00 12 6 2 2 1 414,59 914,67 2 700,00 13 5 ...
signaali erinevus detsibellides. Minimaalne signaali tase oleneb analüsaatori omamürast, maksimaalne tase aga analüsaatori lineaarsusest ja moonutuste tekkimisest suure sisendsignaali korral. d) Kuidas paiknevad spektris 2. ja 3. järku moonutussaadused? f1 ja f2 on lähestikku paiknevad testtoonid. Näiteks 200 MHz ja 201 MHz. 2. järk: 2*f1; 2*f2; f1±f2 3. järk: 3*f1; 3*f2; 2*f1±f2; f1±2*f2 e) Mida iseloomustab parameeter third order intercept point TOI? TOI on siinussignaali suurus, mille juures tekkiv 3. järku moonutus on sama suur kui sisendsignaal. Töö käik 2 1. Jälgisime analüsaatori abil antud sagedusega siinussignaali spektrit. Selleks seadsime generaatori HP33120A väljundsignaali kujuks siinuse, mille amplituud oli 50 mV ja sagedus 90 kHz-i. Ühendasime signaali analüsaatori sisendile ja valisime analüsaatori jaoks parameetrid, mis sobiksid
Kodutöö: Lineaarne regressioonanalüüs PD <- read.csv("puud15.CSV") # parameeter sep="," ja dec="." PD$d_k<-with(PD, ifelse(d2>0,(d1+d2)/2, d1)) PD.<-subset(PD, prt==642 & aasta==2001) PD.<-droplevels(PD.) plot(h~d_k,data=PD.) PD.H <- subset(PD., h>0 & hv>0) table(PD.H$pl) PD.KU<-subset(PD.H, pl=="KU") par(mar=c(4.5,4.5,1,1)) plot(NULL,xlim=c(0,40),ylim=c(0,25),xlab="diameeter, cm", ylab="kõrgus, m") abline(v=seq(0,40,10),lty=3,col="grey75") abline(h=seq(0,25,5),lty=3,col="grey75") # abijooned points(h~d_k,data=subset(PD.KU),lwd=1) with(subset(PD., pl=="KU"),rug(d_k)) 1. Sirge h=a+b*d M1 <- lm(h~d_k, data=PD.KU) summary(M1) D<-0:40 M1.pred <- predict(M1,newdata=data.frame(d_k=D)) lines(D,M1.pred, col="red") coefficients(M1)[1] coefficients(M1)[2] # dobavit' p-value v tablicu v vide * summary(M1)$adj.r.squared summary(M1)$sigma # sqrt(sum(M1$residuals^2)/(length(M1$residuals)-2)) AIC(M1...
Regression 1 233,84283 233,84283 intercept on 0 Residual 8 33,826167 4,2282709 Total 9 267,669 CoefficientsStandard Error t Stat Intercept 0,1005168 1,267315 0,0793148 Koopia-masinate arv 1,4192076 0,1908382 7,4367063 SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0,989934 R Square 0,9799694 Adjusted R Square 0,8524656
SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0,997117 R Square 0,994242 Adjusted R Square 0,993923 Standard Error 0,050087 Observations 20 ANOVA df SS MS F Significance F Regression 1 7,797748 7,797748 3108,303 1,3E021 Residual 18 0,045156 0,002509 Total 19 7,842905 Coefficients Standard Error t Stat Pvalue Lower 95%Upper 95% Lower 95,0% Upper 95,0% Intercept 0,02403 0,023267 1,03285 0,315351 0,07291 0,024851 0,07291 0,024851 X Variable 10,02166 0,000388 55,7522 1,3E021 0,02247 0,02084 0,02247 0,02084 SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0,997434 R Square 0,994874 Adjusted R Square 0,994589 Standard Error 0,040604 Observations 20 ANO...
Observations 145 ANOVA df SS MS Regression 9 0,3377835199 0,0375315022 Residual 135 0,0556303604 0,0004120767 Total 144 0,3934138803 Coefficients Standard Error t Stat Intercept 0,0146598625 0,0212428199 0,6901090604 X1 0,0006897239 0,0003015392 2,2873438024 X3 0,0090143618 0,0041304849 2,1823979487 X4 0,0172070597 0,0020199072 8,5187378166 X5 2,978726645E-005 0,0001397191 0,2131940042 X6 -0,0097636761 0,0107906254 -0,90482949
ANOVA df SS Regression 4 3496460,379455 Residual 25 7556601,128932 Total 29 11053061,50839 Coefficients Standard Error Y - Segavilja müük kg/ha Intercept 648,6320798 438,424874887 Segavilja saagikus, kg/ha X1 0,2373893137 0,216458597 Teravilja müügi osakaal kogumüügist X2 265,41836132 385,4448079738 Kasvupind kokku, ha X3 -1,409442727 1,3160266011 Investeering kokku, kr X4 0,0006959512 0,0003337197 Regressioonivõrrandi kordajad:
Ülikoolist väljalangenute arv Kasvutempo Bakalaureuseõpe Magistriõpe BakalaureuseõpMagistriõpe 1993 2952 105 -226 81 1994 2726 186 -589 184 1995 2137 370 -105 100 1996 2032 470 197 65 1997 2229 535 157 -23 1998 2386 512 187 76 1999 2573 588 457 43 2000 3030 631 284 29 2001 3314 660 -267 102 2002 3047 762 945 237 2003 3992...
Ülesande 1 lahendus Keskmine tellimuste arv 15 mminuti jooksul µ 7 Keskmine tellimuste arv 5 minuti jooksul 2.33 m P(x=m) Tõenäosus, et 5 min jookusl 0 0.097 ei ole ühtegi tellimust Töötajate Arenduskulud Firma Käive (mln $) arv (tuh) (mln $) Abbott Laboratories 10012 50.24 1072 Alza 326 1.44 20 American Home Products Corp 13376 64.71 1354 Bristol Myers Squibb 13767 49.14 1199 Carter Wallace Inc 662 3.61 26 Genentech Inc. 857 2.84 503 IVAX Corp. 1259 7.89 64 Johnson & Johnson ...
ESS Regression 1 981245 RSS Residual 3 15875 TSS Total 4 997120 Coefficients Standard Error Intercept -488,5 246,1495141846 Perede arv (X) 0,443 0,0325320355 Sa1 RESIDUAL OUTPUT Observation Predicted Autode arv Y Residuals 1 2612,5 -92,5 2 2834 26 3 3055,5 -35,5 4 2169,5 60,5 5 3498,5 41,5 utada
EESTI MAAÜLIKOOL Metsandus- ja maaehitusinstituut osakond NIMI PRT 815 ANDMETÖÖTLUSE ALUSED KODUTÖÖ NR. 5 Juhendaja: lektor Tartu AASTA Sisukord Sisukord.............................................................................................................................2 Sissejuhatus....................................................................................................................... 3 2. Diameetri usalduspiirid..................................................................................................4 3. Mitut puud tuleks mõõta?..............................................................................................4 3.1 Mitut puud tuleks mõõta et saada keskväärtuse hinnang veaga 0,3 cm..................4 3.2 Mitut puud tuleks mõõta, et saada keskväärtuse hinnang veaga 1%.....
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.................................................................................
Riik Populatsioon Immigratsioon Sünnid Hiina 1 336 450 000 3852000 181 340 000 India 1 178 436 000 5700000 26913000 Ameerika Ühendriigid 308 898 000 38355000 4399000 Indoneesia 231 369 500 160000 4220000 Brasiilia 192 651 000 641000 3105000 Pakistan 169 010 500 3254000 5337000 Bangladesh 162 221 000 1032000 3430000 Nigeeria 154 729 000 971000 6028000 Venemaa 141 927 297 12080000 1545000 Jaapan 127 430 000 2048000 1473000 Mehhiko 107 550 697 644000 2049000 Filipiinid 92 226 600 374000 2236000 Vietnam 85 789 573 21000 1267000 Saksamaa 81 757 600 10144000 ...
what it is that your doing. So he studid all these books therefore he knew Unix system and C programming like the back of his hand. James committed a series of intrusions into various systems, like BellSouth and the Miami- Dade school system. What brought him to the attention of federal authorities, however, was his intrusion into the computers of the Defense Threat Reduction Agency. As hacking into these systems he was allowed to intercept over three thousand messages passing to and from DTRA employees. On June 29 and 30, 1999, this young hacker made a mess of NASA He gained access by breaking the password of a server belonging to the government agency located in Alabama. He was able to freely roam the network, and stole several files, including the source code of the International Space Station. According to NASA, the value of the documents stolen by James was estimated at around $1.7 million
1. Mõõtmistulemuste graafiline analüüs Füüsikalistes katsetes mõõdetakse sageli kahte suurust x ja y , millest üks on teise funktsioon y f x . Nende suuruste vahelise sõltuvuse heaks illustratsiooniks on graafik (vaata joonist 7). Üldjuhul on graafikuks sujuv, ilma murdepunktideta kõver. Selle saamiseks tuleb kõigepealt katsepunktidele teljesuunaliste sirglõikudena usaldusalad märkida. Seejärel aga nendest selline sujuv kõver läbi tõmmata, mis oleks kõige lähemal katsepunktidele ja läbiks samas kõiki usaldusalasid. Joonis 7. Katsepunktide lähendamine sujuva kõveraga. Joonisel 7 esitatud lähenduskõvera mingi punkti A ordinaadi määramatuse leidmiseks fikseeritakse tema abstsiss (näiteks xA) ja mõõdetakse punkti A ümbruses sümmeetriliselt asetseva n katsepunkti kõrvalekalded lähendussirgest y-telje sihis yi yi . Siin on y i katsepunkti ordinaat koha...
Olgu palk sõltumatu tunnus – x ja kulu spordile sõltuv tunnus -y. Koostada hajuvusdiagramm. Koostada lineaarse regressiooni võrrand. Leida kogu-, jääk- ja regressioonhajuvus. Kui suure osa koguhajuvusest moodustab regressioonhajuvus? Kas see on oluline? Hajuvusdiagrammi sain OpenOffice XY(scatter) joonise abil, kus x-teljel on palk ning y-teljel kulutused spordile. Lineaarse regressiooni leidmiseks on vaja leida a ja b, vastavalt Kuid mis on leitavad ka OpenOffice funktsioonide INTERCEPT ja SLOPE abil. Vastavad tulemused tulid: a = -60.8243633 b = 0.139701932 ja seega võrrand on ŷ = a + bx ehk ŷ = -60.8243633 + 0.139701932x Kuna OpenOffice, kuigi suutlik andmeanalüüsi juures, jõudsin lahendusteni, milles ma ei olnud kindel, seega viimane uurimus sai tehtud kursakaaslase abil Excelis. Regerssioonihajuvuse osa koguhajuvusest: SSR/SST = 0.875 = 87.5% Võime järeldada, et lineaarne regressioonimudel iseloomustab vaatlusandmeid hästi.
89841 10.89841 20.9337 0.000235 use ja tema prognoositud väärtuste R v esidual 18 9.371086 0.520616 Total 19 20.2695 atavalt nullist erinevad, sest memde olulisuse tõenäosused on peaaegu nullid. Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95%Upper 95% Intercept 3.850082 0.444476 8.662071 7.8E-008 2.916272 4.783891 X Variable 1 0.284736 0.062233 4.575336 0.000235 0.15399 0.415482 Upper 95,0% 7.5 8 Lower 95,0% Upper 95,0% 2.916272 4.783891 0.15399 0.415482 puu rin pl asim kaug d1 d2 h hv hko D puu - puu nr 8 1 MA 20 24.1 31.3 31 24 16 8.9 31.15 KS kask) 17 1 MA 46.5 8.5 27.4 27.3 24.8 15
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...
Regression Statistics Multiple R 0,51004223 R Square 0,26014307 Adjusted R Square 0,10600621 Standard Error0,39465247 Observations 30 ANOVA df Regression 5 Residual 24 Total 29 Coefficients Intercept 3,64048232 Gümn_matem 8,612E-005 õppeaine A 0,05747344 õppeaine B 0,03921087 õppeaine C 0,06782115 õppeaine D 0,06799551 y=3,64+8,6*x1+0,05*x2+0,03*x3+0,068*x4+0,0 1. Ül.11.1 (Points: 2) Kopeerige fail korr_ja_reg.xls. Hoidke fail alles! Lehel 1 leidke korrelatsioonimaatriks toodud näitajate vahel. Analüüsige korrelatsioonikordajate usaldusväärsust
Regression 1 3,2827547444 vabaliige -2,0057989331 Residual 8 0,5024741556 tõus 0,0588035857 Total 9 3,7852289 Coefficients Standard Error vabaliige Intercept -2,005799 1,6744575692 tõus a Läbimüük, tuh. kr 0,0588036 0,0081338557 mudelit otsitakse kujul y= ax + b a) Tootmisvarude sõltuvust läbimüügist kirjeldab mudel Y=0,059X - 2,006,
EESTI PÕLLUMAJANDUSÜLIKOOL Majandus- ja sotsiaalteaduskond Informaatika instituut PIIMA TOOTMINE 2000 AASTAL Kursusetöö aines Ökonomeetria Koostajad: Sille Kasvandik Maris Lees Juhendaja: J. Roots Tartu 2004 SISUKORD PIIMA TOOTMINE 2000 AASTAL.....................................................1 SISUKORD...................................................................................................................2 SISSEJUHATUS.......................................................................................................... 2 1. ÜLDINE STATISTILINE ANALÜÜS....................................................................4 1.1. Sisuline valitud muutujate analüüs.....................................................
called My Mother's Hymn Book. He was also significantly influenced by traditional Irish music that he heard performed weekly by Dennis Day on the Jack Benny radio program. Cash enlisted in the United States Air Force basic training at Lackland Air Force Base and technical training at Brooks Air Force Base, both in San Antonio, Texas. Cash was assigned to a U.S. Air Force Security Service unit, assigned as a code intercept operator for Soviet Army transmissions at Landsberg, Germany. Where he created his first band named The Landsberg Barbarians. He was the first radio operator to pick up the news of the death of Joseph Stalin. After he was honorably discharged as a Staff Sergeant on July 3, 1954, he returned to Texas. On August 7, 1954, one month after his discharge, he married his first wife, Vivian Liberto, in San Antonio. In 1954, Cash and Vivian moved to Memphis, Tennessee
Biomeetria eksamiks ·Konstrueerige sagedustabel tunnusele"hommik" ---- insert PivotTable, joonise tegemisel copy andmed kõrvale (ilma grand total lahtrita) ·Diagrammi kujundamine - kustutada legend ja joonise pealkiri; y-telje põhikoordinaatjooned helehallid katkendlikud; y-teljele nimetus 'Tudengite arv'; x- teljele nimetus 'Mida te tavaliselt hommikul sööte?' ja tõstke see joonise sisse; telgede ühikute kirjasuurus 10 ja nimetustel 12 punkti; y-telje maksimum 29 ja miinimum 0 ühikut ning ühikute vahe (major unit) 5; tulpade vahe 120%; jooniseala (Chart Area) ümbert hall kastijoon kustutada; hall kastijoon teha ümber jooniseala (Plot Area) ·Suhteline sagedus grupi vaatluste arv/kõigi vaatluste arv. Home sakil saab teha protsendiks ·Pidevate arvtunnuste jaoks on vaja klasse. Klasside arvu leiab võttes vaatluste arvust ruutjuure, klassid peavad olema ühepikkuse...
3 N=11 y = x·y x2 = 64,9779 =0,1933 0,00009085 1 Graafikud: 1.) Arvtutused: 2.) Arvutan empiirilise võrrandi ln p=A+B/T koeffitsiendid A ja B logaritmilise graafiku tõusu abil. A= -3792,16 , kasutades funktsiooni SLOPE B=17,356, kasutades funktsiooni INTERCEPT 3.) Arvutan aine auramissoojus, arvestades , et 4.) Arvutan aine keemistemperatuuri normaalrõhul 5.) Arvutan Troutoni konstandi ehk entroopia muudu 1 mooli aine aurustumisel normaalrõhul Katses ma kasutaasin benseeni orgaanilise ainena. Seega, benseeni keemistemperatuur normaalrõhul on 353,3 K. Arvutan viga: Benseeni Troutoni konstant on tegelikult 89,45 J/K*mol. Arvutan viga: Järeldused.
Regression 1 257.66725 257.66725 Residual 39 272.2308 6.9802769 Total 40 529.89805 Coefficients Standard Error t Stat Intercept 73.944794 0.8677696 85.212474 X Variable 1 0.0001347 2.22E-005 6.0756575 parameetrid a ja b käsitsi a ja b funktsiooniga a 73.944794 a 73.944794 b 0.0001347 b 0.0001347 yi koguvariatsioon 529.89805
1 leida mudeli parameetrite hinnangud b0 ja b1 xi yi (xi-x)^2 3,1 12,1 0,0036 4,9 23,9 3,4596 4,2 16,8 1,3456 1,9 9,2 1,2996 1,1 7,8 3,7636 keskmin e 3,04 13,96 kokku 9,872 Excel: INTERCEPT Excel: SLOPE Regressioonimudel: y=1,94+3,96x 10.2 leida mudeli parameetrite hinnangute b0 ja b1 usaldusvahemikud r 4,3 5,6 3,7 7,2 3,2 4,9 6,6 5,07142 y0 9 2,19238 s²(y) 1 Hinnangu b0 usaldusvahemik: Hinnangu b1 usaldusvahemik: 10
He has not, however, because Amalia and her henchmen kidnap Fandorin from his hotel room. Amalia leaves her henchmen to kill Fandorin, and they are about to do so when Count Zurov appears out of nowhere and saves Fandorin's life. Zurov admits to Fandorin that jealousy over Amalia led him to follow Fandorin to London. Fandorin assures Zurov that he is no rival for Amalia, and Zurov leaves to either kill her or "take her away somewhere". Meanwhile, Fandorin hurriedly leaves for St. Petersburg to intercept the letter that Amalia has mailed to her Azazel contact there. He succeeds, and sees the letter delivered to Gerald Cunningham, a teacher at the Moscow Astair House. Fandorin reports this to Brilling, and they go together to arrest Cunningham--but Brilling shoots Cunningham dead, and reveals to Fandorin that he is also an agent of Azazel. Fandorin and Brilling struggle, and Brilling is killed. Fandorin travels back to Moscow to continue the investigation
10.1 leida mudeli parameetrite hinnangud b0 ja b1 xi yi (xi-x)^2 4,9 8,8 3,3124 2,2 0,4 0,7744 4,3 4,6 1,4884 1,2 1,3 3,5344 2,8 0,7 0,0784 keskmin e 3,08 3,16 kokku 9,19 Excel: INTERCEPT Excel: SLOPE Regressioonimudel: y=2,03x-3,09 10.2 leida mudeli parameetrite hinnangute b0 ja b1 usaldusvahemikud r 4,3 5,6 3,7 7,2 3,2 4,9 6,6 5,07142 y0 9 2,19238 s²(y) 1 Hinnangu b0 usaldusvahemik: Hinnangu b1 usaldusvahemik: 10
Attenuators The axis of attenuator systems is perpendicular to wave front. As a wave hits the device, energy is gradually drawn into the attenuator. A leading buoy and an anchor are used to permit swinging with the waves and orienting to wave direction A typical technology using the attenuating method is sea snake (Pelamis) technology. Terminators A terminator is a horizontally or with a small angel to water surface oriented device to intercept the waves. It has a leading buoy and an anchor to pivot if wave direction changes. 13 A terminator is a horizontally or with a small angel to water surface oriented device to intercept the waves. It has a leading buoy and an anchor to pivot if wave direction changes. Terminators can harvest a lot of the wave energy. For example: a 300 m device in kW
( )( ) ( ) Excel: SLOPE ( ) Excel: INTERCEPT 9.2 leida mudeli parameetrite hinnangute b0 ja b1 usaldusvahemikud. ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
Model Summary - PVNUM1 Mode Adjuste R R² RMSE l d R² 0.07 54.02 H₁ 0.279 0.077 8 3 ANOVA Model Sum of Squares df Mean Square F p H₁ Regression 1.095e +6 3 365069.781 125.088 <.001 Residual 1.301e +7 4458 2918.511 Total 1.411e +7 4461 Note. The intercept model is omitted, as no meaningful information can be shown. Coefficients Collinearity Statistics Mode Unstandardize Standar Standardize Toleranc t p VIF
1,0 5,5 4,4 5,0 0,2 4,4 3,0 1,2 0,0 2,0 3,5 1,0 Keskmine 3,0 2,1 Kokku 10,0 Excel: INTERCEPT Excel: SLOPE Regressioonimudel: y = 6,3 1,4x 11.2. Leida mudeli parameetrite hinnangute b0 ja b1 usaldusvahemikud r 3.0 6,3 3,9 2,0 2,7 4,6 3,3 yo 3,69 S2(y) 2,02 Hinnangu b0 usaldusvahemik: Hinnangu b1 usaldusvahemik: 11.3
xi yi (xi-x)^2 1,2 1,3 3,534 4,3 4,6 1,488 4,9 8,8 3,312 2,8 0,7 0,078 2,2 0,4 0,774 Keskmi ne 3,08 3,16 Kokku 9,188 Excel: INTERCEPT Excel: SLOPE Regressioonimudel: y = -3,09+2,03x 11.2 leida mudeli parameetrite hinnangute b0 ja b1 usaldusvahemikud = 2,08 Excel: VAR r 7,1 3,6 5,6 6,4 4,8 3,2 4,3 y0 5 s²(y) 2,07667
Drake out to destroy the Spanish Armada. England's increasing population created new markets and brought about the exploitation of new sources of raw materials, among them those of the New World. The commercial ventures of the Virginia Company in North America and of the East India Company in the Orient were aspects of this expansion. Riches also came from ventures like those of the pirate-patriot Sir Francis Drake, whom Elizabeth commissioned to intercept Spanish treasure ships on the high seas and relieve them of the heavy burden of gold they had stolen from the Indians of South America. 11. The development of poetry during the Elizabethan time. The queen loved music and dancing and her court entertainments were notable. Elizabeth was not only a master politician but also a poet of no mean ability. Most famous of the courtier poets were the Earl of Essex, Sir Walter Raleigh, and Sir Philip Sidney. Edmund
ANOVA df SS MS F Significance F Regression 4 14233112 3558278 73,7379 1,69E-032 Residual 130 6273248 48255,75 Total 134 20506360 Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Intercept -1916,899217 238,9411 -8,022475 5,30E-013 -2389,616 x1 30,890119453 5,350517 5,773296 5,42E-008 20,30476 x2 6,6876682557 2,381831 2,807785 0,005758 1,975501 x3 11,040861678 2,719814 4,059418 8,44E-005 5,660035 x4 1548,4425989 121,5685 12,7372 1,27E-024 1307,934 RESIDUAL OUTPUT
(võttes vastavates testides jm arvutustes olulisuse nivooks a = 0.05): 11.1 leida mudeli parameetrite hinnangud b0 ja b1 Keskmine Xi 5,1 2,8 1,1 2,2 4 3,04 yi 15,3 6,9 7,2 6,1 9,8 9,06 Excel: INTERCEPT Excel: SLOPE Regressioonimudel: 11.2 leida mudeli parameetrite hinnangute b0 ja b1 usaldusvahemikud r y0 3,6 2,6 1,3 0,2 1,9 0,7 4,2 3,6 2,07 2,19 Hinnangu b0 usaldusvahemik: Hinnangu b1 usaldusvahemik: 11
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...
3,00 3,70 13,10 48,47 13,69 171,61 0,72 2,04 1,47 0,52 4,16 4,00 2,20 6,80 14,96 4,84 46,24 -0,78 -4,26 3,32 0,61 18,15 5,00 1,10 7,20 7,92 1,21 51,84 -1,88 -3,86 7,26 3,53 14,90 14,90 55,30 194,70 9,19 109,77 keskm. 2,98 11,06 Excel: INTERCEPT Excel: SLOPE Regressioonimudel: y=1,36+3,25x 11.2 leida mudeli parameetrite hinnangute b0 ja b1 usaldusvahemikud r yr yr-r (yr-r)2 1,00 4,20 -0,76 0,57 2,00 5,50 0,54 0,29 3,00 3,40 -1,56 2,42 4,00 7,10 2,14 4,59 5,00 3,20 -1,76 3,09 6,00 4,90 -0,06 0,00 7,00 6,40 1,44 2,08 34,70 13,06
circuit. It was addressed to the Japanese embassy, and Bainbridge reached up and snared it as it flashed overhead. The message was short, and its radiotelegraph transmission took only nine minutes. Bainbridge had it all by 1:37. The station's personnel punched the intercepted message on a teletype tape, dialed a number on the teletypewriter exchange, and when the connection had been made, fed the tape into a mechanical transmitter that gobbled it up at 60 words per minute. The intercept reappeared on a page-printer in Room 1649 of the Navy Department building on Constitution Avenue in Washington, D.C. What went on in this room, tucked for security's sake at the end of the first deck's sixth wing, was one of the most closely guarded secrets of the American government. For it was in here—and in a similar War Department room in the Munitions Building next door—that the United States peered into the most confidential thoughts and plans of its
Regression 1 161,5251 161,5251 20,67651 0,000111 Residual 26 203,1123 7,812011 urem kui 0,05 Total 27 364,6374 Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95%Upper 95% dardhälve ehk lineaarse regressioonmudeli Intercept -0,645581 3,899638 -0,165549 0,869792 -8,661401 7,370239 X Variable 1 1,176576 0,258751 4,547143 0,000111 0,644706 1,708445 Chart Title 24 22 f(x) = 1,1765756473x - 0,6455813619 R² = 0,4429746715 20
viimase 10 päeva jooksul ANOVA viimase aasta jooksul df SS MS F viimase 10 päeva jooksul Regression 1 1852,262 1852,262 39,25727 viimase aasta jooksul Residual 54 2547,863 47,18265 viimase aasta jooksul Total 55 4400,125 viimase kuu jooksul viimase aasta jooksul Coefficients Standard Error t Stat P-value viimase aasta jooksul Intercept -52,48723 18,75379 -2,798752 0,007099 viimase kuu jooksul PIKKUS 0,689403 0,11003 6,265562 6,4E-008 viimase aasta jooksul viimase aasta jooksul viimase kuu jooksul viimase kuu jooksul viimase aasta jooksul viimase kuu jooksul viimase 10 päeva jooksul viimase kuu jooksul viimase 10 päeva jooksul viimase aasta jooksul viimase aasta jooksul viimase aasta jooksul Regressioonivõrrand lahti kirjutatuna leitud kordajate väärtusi viimase kuu jooksul
6 184 84 79.3 185 71 79.2 192 74 78.3 167 81 81.4 198 81 77.5 183 86 79.4 169 82 81.2 165 85 81.7 180 81 79.8 188 90 78.8 193 83 78.1 183 76 79.4 190 88 78.5 182 88 79.5 169 70 81.2 186 76 79.0 172 72 80.8 199 73 77.4 183 77 79.4 175 78 80.4 192 75 78.3 189 86 78.7 176 70 80.3 187 80 78.9 169 87 81.2 oonikordaja abil on omavahel seotud? Ei slope intercept earsoni korrelatsioonikordaja (correl) Hajuvusdiagramm Pikkuse kaalu hajuvusdiagramm 95 90 85 Kaal (y) 80 f(x) = - 0.1270642202x + 102.6665137615 y=ax+b R² = 0.0386443758 75 70 65 160 165 170 175 180 185 190 195 200 Kaal (y) y=ax+b
176 78 80.3 r = -0.196581728 168 72 81.3 a = -0.12706422 178 70 80.0 b = 102.6665138 195 72 77.9 169 81 81.2 NB! 199 75 77.4 a- sirge tõus slope 192 84 78.3 b- vabaliige intercept 179 84 79.9 r - Pearsoni korrelatsioonikordaja (correl) 180 80 79.8 188 70 78.8 192 73 78.3 181 78 79.7 188 72 78.8 Chart Title 95 196 81 77.8 172 73 80.8
engineered as a kinetic energy warhead, meaning no explosives are necessary. The hyper velocity projectile can travel at speeds up to 2,000 meters per second, a speed which is about three times that of most existing weapons. The rate of fire is 10-rounds per minute. A kinetic energy hypervelocity warhead also lowers the cost and the logistics burden of the weapon. 10 Although it has the ability to intercept cruise missiles, the hypervelocity projectile can be stored in large numbers on ships. Unlike other larger missile systems designed for similar missions, the hypervelocity projectile costs only $25,000 per round. The railgun can draw its power from an onboard electrical system or large battery. The system consists of five parts, including a launcher, energy storage system, a pulse-forming network, hypervelocity projectile and gun mount.
N1 - võimsus I - vool η - kasutegur N1 = max, kui η =50% MacBookis: 1. Koosta esimese andmetabeli põhjal punktdiagramm, millele lisa lineaarne trendijoon alguspunktiga 0, trendijoone võrran Klõpsa andmetes, vali Insert menüüst käsud X Y (Scatter )-Scatter with Straight Lines and M Vali Chart Design menüüst käsud Add Chart Elements ja vali Trendline-More Trendline Opti Display Equation on chart ja Set Intercept 0. Lisa teljetiitlid. Vali Chart Design menüüst käsud Add Chart Elements-Axis Titles-Primary Ho 2. Koosta teise andmetabeli põhjal punktdiagramm, millele lisa telgede tiitlid ja too välja maksimum Klõpsa andmetes, vali Insert menüüst käsud X Y (Scatter )-Scatter with Smooth Lines and M Kustuta pealkirjaväli. Vali Chart Design menüüst käsud Add Chart Elements-Axis Titles-Primary Horizontal, Prim klõpsa telje tiitlis Ctrl+touchpad, vali Format Axis Title
mõne teie püünisega. Kalatõkete hulka kuulub ka kalasuunamine vajalikus suunas, kasutades selleks mingeid füüsikalisi välju (elekter, õhkkardinad) Weirs help Fish and Game workers count fish moving up or downstream. Sustainable fishing: improving management Tuna fishing 'Almadraba' style, Spain. This type of Mediterranean fishing is based on setting out a labyrinth of nets to intercept different species of tuna in their migration. If the fishing quota is respected, this type of fishing is very selective and sustainable. © WWF-Canon / Jorge BARTOLOME Tonnara Photos in a tuna trap, and carrying Norbert's video camera. Sergio's DV picture Results of this study showed that an electric barrier system can contain grass carp in specific locations in a water body, minimizing the potential for their escape, and thus adequately control vegetation
Multiple R 0,4266894 R Square 0,1820639 Adjusted R Square 0,1679615 Standard Error 36,134229 Observations 60 ANOVA df SS MS F Significance F Regression 1 16856,6 16856,6 12,91018 0,000675 Residual 58 75729,59 1305,683 Total 59 92586,18 Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95%Upper 95% Intercept 351,73616 9,447673 37,22993 3,5E-042 332,8246 370,6477 tinglik aeg t -0,967852 0,269366 -3,593074 0,000675 -1,507047 -0,428657 RESIDUAL OUTPUT Observation Predicted Lahutused Residuals Aproksimeerimisviga 1 350,76831 -78,76831 78,76831 3,479296 2 349,80045 -50,80045 25,40023 3 348,8326 105,1674 35,0558
piiranalüüs Marginal analysis Предельный анализ kompositsiooniviga Fallacy of composition Композиционные ошибки Positiivne tõus Positive slope Положительный наклон Verikaalne ja horisontaalne Infinite and zero slopes Вертикально и горизонтально Vertikaalne kõver Vertical intercept вертикально Sõltuv muutuja Dependent variable Зависимая переменная Otsene seos Direct relationship Прямая связь abtsisstelg Horizontal axis Ось – горизонтальная, абцисса Sõltumatu muutuja Independent variable Независимая переменная
Parameetri Error t-statistik Parameetri Alumine Ülemine hinnang Hinnangu olulisuse 95%-line 95%-line statndardviga tõenäosus usalduspiir usalduspiir Intercept -107.5023 14.6057 -7.3603 3.37E-08 -137.3311 -77.6735 Vabaliige a Pikkus 0.9967 0.0847 11.7614 9.2E-13 0.8236 1.1697 Regr. kordaja b Protseduur Regression võimaldab väljastada ka kolm joonist:
Põlevkivi kaevandamine ja seda mõjutavad tegurid Sisukord Sissejuhatus Valisime oma rühmatööks ,,Põlevkivi kaevandamine ja seda mõjutavad tegurid", sest põlevkivi on olnud Eestis läbi aegade tähtsaim maavara. Maailmas ei ole põlevkivi suurt kasutuspinda leidnud, sest kasutatakse alternatiivseid maavaradel põhinevaid energia ressursse, mis on efektiivsemad. Eestis on põlevkivi elulise tähtsusega, mis on kasutuses nii keemiatööstustes kui ka elektrienergia valmistamisel. Põlevkivil on Eesti riigile majanduslikus kui ka suveräänsuse hoidmise aspektis suur roll. Kuna tegu on kodumaise maavaraga, puudub vajadus importida seda teistest riikidest, mis omakorda muudab elektrienergia mõnevõrra odavamaks. Põlevkivi kaevandamisega kaasnevad ka mitmed probleemid, nimelt tekitab see saastet, mis on toodud välja alljärgnevas loetelus: · Põhjavee saastumine: kaevandusest välja pumbataval põhjaveel, olenemata selle puha...
annaabi.ee 
Sisene Facebook'ga
Sisene Google'ga
Sisene LinkedIn'ga
