1. MÕÕTMINE Mõõtmine on objektide võrdlemine - Korraga saab võrrelda ainult kaht objekti omavahel. Kui objekte palju, valitakse välja üks (etalon) ning teisi võrreldakse sellega. Otsene mõõtmine ja kaudne mõõtmine – otseste mõõtmiste kaudu Nimi- ehk nominaalskaala – objektide eristamiseks – sugu, rahvus, huvid, kaubakood, ettevõtte registrinumber Järjestusskaala – võimaldab objekte järjestada mingi tunnuse alusel – nt ettevõtted: väikesed, keskmised, suured – küsitlus: "poolt", pigem poolt kui vastu", "pigem vastu kui poolt", "vastu" – intervallid skaalajaotuste vahel pole võrdsed Intervallskaala – skaalajaotuste intervallid on võrdsed Vahemikskaala – nullpunkti asukoht kokkuleppeline – ajaskaala, Celsiuse skaala temperatuuri mõõtmiseks – võib leida vahesid, ei tohi leida suhteid Suhteskaala – nullpunkt fikseeritud absoluutselt – objekti pikkus, kaal, töötajate arv, käive, mingi tegev...
1. Coulombi seadus Kahe punktlaengu vahel mõjuv jõud on võrdeline laengute suurusega ja pöördvõrdeline laengute kauguse ruuduga. 2. Elektrivälja tugevus Elektrivälja tugevus mingis välja punktis võrdub antud punkti paigutatud laengule mõjuva jõu ja laengu suuruse suhtega. Kui väljapunkti kaugus suureneb kaks korda, siis väljatugevus väheneb neli korda. 3. Elektrivälja jõujooned Elektrivälja jõujooned on kujutletavad jooned, mis näitavad elektrivälja paigutatud positiivsele laengule mõjuva jõu suunda. 4. Elektrivälja potensiaal Elektrivälja mingi punkti potensiaaliks nimetatakse antud punkti paigutatud laengu potensiaalse energia ja laengu suuruse suhet. 5. Elektripinge kahe punkti potensiaalide vahet nimetatakse elektripingeks. 6. Elektrimahtuvus Kahe juhtmevaheline mahtuvus võrdub laenguga mis tuleb anda ühele juhtidest, et potensiaalide vahe suureneks 1V võrra. 7. Kondensaatorite jada ja rööpühendus JADAÜHENDUS: ...
MAINORI KÕRGKOOL Juhtimise instituut Annika Krutto ANDMEANALÜÜS SOTSIAALTEADUSTES Loengukonspekt Tartu 2009 SISUKORD SISSEJUHATUS...........................................................................................................................3 1. ANDMEANALÜÜSI põhimõisted ......................................................................................... 3 1.1 Üldkogum ja valim............................................................................................................... 3 1.2. Valimi valikumeetodid.........................................................................................................4 1.3. Mõõtmismeetod ja mõõtmisvahend ....................................................................................5 1.4. Andmetabel................................................................................................
Keskmise taseme arvutamise juures: moodi võib kasutada ka paarituarvulistes ridades geomeetriline keskmine on kasutatav ainult kvantitatiivsete tunnuste korral avatud äärerühmade puhul võiks kasutada mediaani aritmeetilise keskm asemel kronoloogiline keskmine sobib kasutamiseks ainult aegridade korral Ruutkeskmine annab võrreldes aritmeetilise keskmisega suurema tulemuse geom.keskmine on alati aritmeetilisest keskmisest väiksem Keskmise väärtuse arvutamise juures: kasutatakse kordsete suuruste puhul geomeetrilist keskmist Mediaan: normaaljaotuse puhul on moodiga võrdne Kvartiilkeskmist kasutatakse kui on tegemist: ei ükski antud valikutest Kuupkeskmist kasut kui on tegemist: ei ükski Kronoloogilist keskmist kasutatakse, kui on tegemist: momentreaga ja ajavahemikud on võrdsed momentreaga aegrea kesmise taseme arvutamiseks. Eksponentkeskmist kasutatakse, kui on tegemist aegreaga ja selle...
Osa A Andmed: 7 2 3 3 1 1 4 3 3 3 6 5 6 1 2 9 7 5 7 8 5 2 4 1 8 7 9 7 4 8 5 3 1 9 3 5 9 5 8 4 6 1 3 0 7 6 9 1. Valimi parameetrite hindamine. Kasutan järgmisi valemeid: Keskväärtus: 44,28 Dispersioon: 772,46 Standardhälve: 27,79 Mediaani ja haarde leidmiseks teeme valimi liikmete ümberjärjestust: 1; 2; 5; 14; 18; 19; 25; 27; 31; 33; 37; 39; 39; 45; 46; 50; 56; 63; 65; 71; 74; 77; 83; 89; 98 Mediaan: 39 Haare: 98 1 = 97 2. Leian keskväärtuse ja dispersiooni usaldusvahemikud (usaldusnivoo = 0.10), eeldades üldkogumi normaaljaotust Keskväärtuse jaoks kasutame t-statistikut f = N 1 = 24 t0.95(24) = 1.711 = 9.51 Keskväärtuse usaldusvahemik arvutatakse valemiga: P(34,77 < < 53,79) = 90% Dispersiooni usaldusvahemiku leidmiseks kasutatakse 2-statistikut f = N 1 =...
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 üle...
1. Üldkogum – ehk populatsiooni all mõeldakse kõiki juhtumeid või situatsioone, mille kohta uurijad soovivad, et nende poolt saadud järeldused või prognoosid kehtiksid. Valim – liikmed tuleb valida juhuslikult, st igal üldkogumi liikmel peab olema võrdne võimalus saada valitud valimisse. Valimimaht – Valimisse valitavate objektide arv. Tunnuste- all mõistetakse liikmeid kirjeldavaid erinevaid omadusi. 2. Statistilise uurimistöö etapid. Mingi probleemi statistilise uurimisel läbitakse 4 tööetappi: Uuringu ettevalmistamine Statistiline vaatlus või eksperiment Vaatlusandmete kokkuvõtte ja esialgne töötlemine Andmete analüüs, järelduste ja üldistuste sõnastamine. 3. Statistlise vaatluse vead. Eristatakse vaatlusmeetodist tulenevaid metodoloogilisi vigu ja registreerimisvigu. Metodoloogilised nt : valimivaatlusel esinevad representatiivsusvead – valim ei kirjelda üldkogumit adekvaat...
Statistika eksamiküsimused Eksponentkeskmist kasutatakse, kui on tegemist: ei ole mitte 1 keskmine väärtus, vaid rea tasandamine, rea silumise meetod keskmise taseme leidmisega väga pikkades aegridades – VALE keskmise taseme leidmisega momentreas ja ajavahemikud on võrdsed - VALE, kronoloogilist keskmist kasutaks keskmise taseme leidmisega perioodreas ja perioodid ei ole võrdsed - VALE, tavalist aritmeetilist keskmist kasutaks aegreaga ja väärtuste standardhälbe arvutamise juures - VALE, standardhälve leidmisel kasutatakse aritmeetilist keskmist aegreaga ja selle tasandamise juures – ÕIGE Tugeva samasuunalise lineaarse seose y=a+bx korral regressioonikordaja on alati vahemikus 0 kuni +1 - kindlalt vale, võib olla mis iganes (nii neg kui üle ühe), näitab x ühikulist mõju y-le lineaarse kor.kordaja ja regr.funktsiooni parameetri a märgid langevad kokku regr.kordaja peab olema eranditult positiivne - õige, (muidu võib olla ...
1. Aretusõpetuse ajalugu kuni 1900 William Harvey (1578...1657)- Hüpotees: elusorganismid arenevad munast, mida elustab isase seeme. Sellega tehti lõpp hüpoteesile, et elu tekib ise. Antony van Leeuwenhoek (1632...1723)- Avastas aastatel 1671...1682 täiustatud mikroskoobi abil ainuraksed, sealhulgas spermid. Ta jälgis isegi spermi tungimist munarakku. Middendorff veendus, et tõuomaduste kiiremaks parandamiseks on vaja sisse tuua teistest piirkondadest tõuveiseid ja neid kasutada kohalike veiste ristamiseks. Lähtudes oma veendumustest tõi ta 1862 Hellenurme ja Pööravere mõisatesse Põhja-Saksamaalt 21 angli tõugu veist. Sellega algas eesti punase tõu aretus. Itaallasel Lazzarro Spallanzanil õnnestus esmakordselt 1780 KS teel tiinestada emane koer ja sündisid elusad kutsikad. 2. aretusõpetuse areng XX sajandil 1997 Roslini teadlased teatavad lammas Dolly sünnist, kes on esimene täiskasvanud keharakust kloonitud imetaja Spe...
Standardhälve 1. leitav dispersiooni ruuduga (ruutjuurega) 2. paikneb alati vahemikus 0 ... lõpmatus (kui on alternatiivne tunnus, siis saab olla kuni 0,5 see on triki küsimus, kui panid õige, siis on ÕIGE) 3. ei saa olla lineaarhälbest suurem (väiksem) 4. varieeruvas reas = 0 (st puhul rida just varieerub) 5. ei ükski Regressioonianalüüsi kõige üldisem eesmärk: 1. kirjldada korrlatiivset seost metemaatika funktsioonina Pidev juhuslik suurus... 1. võib omada ükskõik milliseid väärtusi tema võimalikke väärtusi hõlmavas arvuvahemikus. 2. juhuslikku suurust nim pidevaks juhuslikuks suurusesks, kui tema võimalike väärtuste hulk on loenduv. Lineaarne regressioonimudelil: 1. pole põhjus ega tagajärge 2. kordaja võb olla nii pos kui neg 3. vabaliikme abil saame kirjeldada seoste tugevust 4. regressiooni kordaja b abil saame kirjeldada seose tugevust Dispersioonanalüüsi...
STATISTIKA KESKMISED · Kogumit ühe arvuga iseloomustavad üldistavad näitarvud, mis edastavad informatsiooni kogumisse kuuluva tunnuse väärtuste taseme kohta. · Mahukeskmised sõltuvad statistilise rea mahust. Rea maht ei ole otseselt rea liikmete arv. Ritta kuuluvate elementide väärtuste summa. Reageerivad igale muutusele, väga tundlikud. Mahukeskmised: aritmeetiline keskmine, harmooniline keskmine, geomeetriline keskmine, ruutkeskmine ja teised astmekeskmised, kronoloogiline keskmine. · Asendi ehk struktuurikeskmised kuuluvad keskmised mis ei reageeri igale muutusele elementide väärtuste osas. Oluline on struktuur. Asendi ehk struktuurikeskmised: mood, mediaan, kvartiilid, pentiilid, sekstiilid, oktiilid (teoorias), detsiilid protsentiilid. · Harmooniline keskmine on mitmese tähendusega. Sõltuvalt andmete iseloomust võib ta tähendada kas mingi suuruse aritmeetilise keskmise leidmist kaudselt a...
1. Epidemioloogia on rahvastervishoiu, kliinilise meditsiini ja statistika ühisosa. Käsitleb haiguste ja terviseseisundite levikut inimpopulatsioonis. a. Uurib tervisega/haigusega seotud seisundite ja sündmuste esinemist ja mõjureid rahvastikurühmades. b. Uurib uurimistulemuste rakendamist tervisega/haigusega seotud probleemide lahendamisel rahvastikurühmades. c. Ühesõnaga viib läbi igasuguseid uuringuid, et saada aimu erinevate tegurite mõjust jne d. Saame ise uurida ja uuringuid tõlgendada tänu epidemioloogiale. e. Klassikaline epi tegeles ajalooliselt nakkushaiguste uurimisega rahvastikud. f. Moodne epi uurib nii nakkushaigusi kui ka mittenakkushaiguslikke haigusi ja tervist rahvastikurühma tasandil. g. John Snow oletas, et joogivesi on sobiv haiguse edasikandja inimeselt inimesele (koolera). h. James Lind merendushügieeni a...
ÄRIUURINGUTE ALUSED TMO0150 UURINGUTE VAJALIKKUS Me ei saa otsustada tähtsates küsimustes ilma asjakohast informatsiooni sügavamalt uurimata, kogudes rohkem teavet aspekti kohta, millest me oleme huvitatud. Seejärel me analüüsime kogu seda informatsiooni, et võtta vastu otsus meie probleemi õige lahenduse kohta või vastata kerkinud küsimustele. Äriuuringutes töötame me tavaliselt probleemidega, millega puutuvad kokku juhid ja ettevõtted, näiteks: kuidas siseneda teatud turule; millised faktorid mõjutavad toiminguid ühisettevõttes; missugused tegurid mõjutavad uue toote edukat väljalaskmist; kas reklaami või kui palju reklaami on vaja kindla toote turundamiseks. Uurimata ei saa me vastata ülaltoodud või nendega sarnastele küsimustele. Niihästi kui informatsiooni süstemaatilist kogumist ja kriitilist analüüsi, on meil vaja õppida ka seda, kuidas asjad käivad, te...
Test 1 Küsimus 1 Õige Hinne 6 / 6 Küsimuse tekst Kas arvutiprinter on: Vali üks: a. turu tõmbel arendatud toode b. tarbijakeskne toode c. tehnoloogia survel arendatud toode d. platvormtoode Küsimus 2 Õige Hinne 6 / 6 Küsimuse tekst Mitme protsendini on dünaamilise tootearenduse korral keskmiselt võimalik tootearendusaega (võrreldes järjestikskeemiga) kokku suruda? Vali üks: a. 15% b. 45% c. 30% d. 60% Küsimus 3 Õige Hinne 6 / 6 Küsimuse tekst Mis sundis Eesti Autotehase näites auto konstruktsiooni ringi tegema? Vali üks: a. moe muutus b. uued piirangud heitgaasidele c. kütusehindade tõus d. uued nõuded autode laiusele Küsimus 4 Õige Hinne 6 / 6 Küsimuse tekst Millise suhtluskonna raamesse kuulub toote põhiparameetrite valik? Vali üks: a. turundus - tootmine b. tootmine - finantseerimine c. projekteerimine - tootmine d. turundus - projekteerimine K...
Korrastatud variatsioonirida: 1; 6; 7; 8; 9; 12; 13; 18; 19; 23; 24; 26; 26; 33; 34; 35; 35; 38; 39; 39; 41; 44; 44; 45; 45; 45; 46; 47; 48; 48; 48; 54; 56; 58; 58; 58; 59; 60; 61; 62; 66; 68; 68; 69; 71; 71; 74; 75; 76; 77; 80; 86; 88; 89; 89; 90; 94; 94; 97; 99. Eksete hindamine 𝑥3 −𝑥1 Min 𝑅𝑙𝑜𝑤 = 𝑥 = 0.06452 < 0.265 𝑛−2 −𝑥1 𝑥𝑛 −𝑥𝑛−2 Max 𝑅ℎ𝑖𝑔ℎ = 𝑥𝑛 −𝑥3 = 0.05435 < 0.265 DCRIT(0.05; 60)= 0.265 Järeldus: Eksed puuduvad, sest nii Rlow kui ka Rhigh on väiksemad kui DCRIT. Tõenäosus, et partiis n=60 esineb vähemalt 2 erinevat väärtust 𝑣äℎ𝑒𝑚𝑎𝑙𝑡 2 𝑒𝑟𝑖𝑛𝑒𝑣𝑎 𝑎𝑟𝑣𝑢 𝑒𝑠𝑖𝑛𝑒𝑚𝑖𝑠𝑒 ℎ𝑢𝑙𝑘 46 𝑃(𝑣äℎ𝑒𝑚𝑎𝑙𝑡 2 𝑒𝑟𝑖𝑛𝑒𝑣𝑎𝑡 𝑎𝑟𝑣𝑢) = = ∗ 100% =76.67 % 𝑘𝑜𝑔𝑢 𝑟𝑒𝑎 𝑎𝑟𝑣𝑢𝑑𝑒 ℎ𝑢𝑙𝑘 60 Tabel 1...
Kordamisküsimused aretusõpetuses 2012. a 1. Aretusõpetuse ajalugu kuni 1900 Juba Hippokrates (460...377 e.m.a.) märkis mõlema sugupoole tähtsust järglaste omaduste kujunemisel. Tema arvates eraldavad kõik kehaosad suguproduktidesse üliväikesi osakesi. Aristotelese (384...322 e.m.a.) arvates loode areneb ema verest, millele isa seeme annab arenemisskeemi. Seega mõistis ta info tähtsust organismi arengus. Avicenna (980...1037) rakendas Aristotelese seisukohti hobusekasvatuses. Ta kasutas puhasaretust isasloomade saamisel. Tema seisukohtadel oli oluline tähtsus araabia hobusetõu kujunemisel. Aga samuti lambakasvatuses. Edu saavutati Hispaanias peenvillalammaste aretuses. Kujunenud meriinotõud (peenvillalambad) panid aluse maailma peenvillalambakasvatusele. william harvey (1578...1657) hüpotees: elusorganismid arenevad munast, mida elustab isase seeme. sellega tehti lõpp hüpoteesilie, et elu tekib ise. Kapitalimiperiood tõi kaasa palju av...
Eksponentkeskmist kasutatakse, kui on tegemist: 1. Keskmise taseme leidmisega väga pikkades aegridades 2. Keskmise taseme leidmisega momentreas ja ajavahemikud on võrdsed 3. Keskmise taseme leidmisega perioodreas ja perioodid ei ole võrdsed 4. Aegreaga ja väärtuste standardhälbe arvutamise juures 5. Aegreaga ja selle tasandamise juures Valimivaatluse korral 1. Usalduspiiride laius sõltub väärtuste varieerumisest 2. Suurema valimi kasutamisel usalduspiirid laienevad 3. Valitud usaldatavus ei avalda mõju moodustatava valimi suurusele 4. Keskmine esindusviga ei sõltu valimi suurusest 5. Suurem valimi kasutamine vähendab väärtuste varieerumist üldkogumis Esindusviga on oma sisult: 1. Viga mis tekib aritmeetilise keskmise ebatäpsuse tulemusena 2. Kõikide võimalike esindusvigade harmooniline keskmine 3. Väljavõtukogumi ja üldkogumi struktuurid erinevuse tulemusel tekkinud ebatäpsus ...
TALLINNA TEHNIKAÜLIKOOL Majandusteaduskond Rahandus ja majandusteooria instituut Matemaatika, statistika ja ökonomeetria õppetool Laura Kallasvee, Liisi Saksakulm BRUTOPALKADE SEOS HARIDUSE, SOO JA ELUKOHAGA EESTI MAAKONDADE LÕIKES AASTATEL 2005-2008 Ökonoomeetriline projekt Juhendaja: dotsent Ako Sauga Tallinn 2014 SISUKORD SISSEJUHATUS.........................................................................................................................4 1. REGRESSIOONANALÜÜS..................................................................................................7 1.1. Ökonomeetriline mudel....................................................................................................7 1.2. Töös kasutatavad andmed.....
Kuidas saada vastust? *Tuleb küsida 1-2 eksperdi käest või väga paljude käest. *Analüüsid – SWOT, PEST, 4 (6) Eesmärk – teadustöö kirjutamise kogemus, bakalaurusetöö kirjutamise kogemus. Anda üliõpilastele teoreetiline ettevalmistus ja reaalne kogemus ärialaste praktiliste ja akadeemiliste ülesannete lahendamiseks teaduslikel meetoditel. 2015 plaan : • Vähendada kodutöö kirjaliku osa mahtu • Uurida ettevõtete asemel kaastudengeid • Alustame uuringu ettevalmistust kohe esimestes seminarides Kodutöö üldteema ‘innovatsioon/ õppimisvõime’ Kvantitatiivne küsimustik Kvalitatiivne case-study – intervjuud (avatud küsimused, läheb sügavuti) Kodutöös on kohustuslik leida 25 kontakti Kvantitatiivne küsimustik: statistiline analüüs, seosed kodutööti erinevad – valim 50 Kvalitatiivne intervjuu – trantskribeerimine, within-case analüüs, märksõnade leidmine. Psühholoogilised faktorid: • Values • Traits • Beliefs • Emotions • Cognitive bias Väärtused...
1. Ökonomeetria mõiste ja ülesanded. Ökonomeetria komponendid. MÕISTE: Ökonomeetria on teadus ja kunst kasutada statistilisi tehnikaid ja majandusteooriaid majanduslike andmete analüüsimisel. ÜLESANDED: 1) Majanduslike nähtuste vaheliste seoste kvantitatiivne kirjeldamine 2) Majandusteoreetiliste hüpoteeside kontrollimine 3) Majandusnäitajate ja majandusarengu prognoosimine KOMPONENDID: · Majandusteooria · Andmed · Statistilised ja matemaatilised meetodid 2. Ökonomeetrilise mudeli olemus, mudeli komponendid. Ökonomeetrilise modelleerimise etapid. MUDELI OLEMUS: · Mudel on lihtsustatud ettekujutus reaalsest objektist, protsessist või nähtusest · Mudel on tegelikkuse abstraktsioon, üldistus · Mudel peab peegeldama ainult olulist, jätma teatud probleemi käsitlemisel kõrvale mitteolulise ÖKONOMEETRILISE MUDELI OLEMUS: Ökonomeetriline mudel on matemaatilise mudeli eriliik, mis koosneb üldjuhul alge...
1. Elektrilaeng ja elektriväli. Potentsiaal ja pinge. Elektrilaeng e. laeng on füüsikaline suurus, mis näitab kui tugevasti laetud kehad osalevad elektrilises vastastikmõjus. Tähis q, ühik 1C (kulon) Laengud jaotatakse kokkuleppeliselt positiivseteks (+) ja negatiivseteks (). Samaliigilise laenguga kehad tõukuvad ja eriliigilise laenguga kehad tõmbuvad. Elektrilaengu väärtus on positiivse laengu puhul positiivne arv ja negatiivse laengu puhul negatiivne arv. Neutraalsele osakesele või kehale võidakse omistada elektrilaengu väärtus 0. Elektriväli on elektrilaengu poolt tekitatud ruumis leviv pidev väli, mis mõjutab teisi ruumis paiknevaid elektrilaenguid. Elektrivälja potentsiaal on füüsikaline suurus, mis võrdub mingisse elektrostaatilise välja punkti asetatud elektrilaengu potentsiaalse energia ja laengu suuruse suhtega. Kui me tähistame potentsiaali tähega , siis kus Wp on laengu potentsiaalne energia ja q on laengu s...
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 uurimismee...
EESTI KALANDUSE STRATEEGIA 2014 2020 Eesti Vabariik Põllumajandusministeerium Tallinn 2013 2 Sisukord 1. Sissejuhatus ................................................................................................................ 6 1.1. Eesti geograafia ja kliima.................................................................................... 7 1.2. Veevarud ja keskkonna seisund .......................................................................... 8 1.3. Rahvastik ja tööhõive .......................................................................................... 9 1.4. Majanduslik olukord ......................................................................................... 10 2. Kalavarude olukord Läänemerel ja sisevetel ........................................................... 11 2.1. Kilu, räim, tursk ja lõhe .....................................................................
MÕÕTMESTAMINE JA TOLEREERIMINE 2 ×16 tundi Teema Kestvus h 1. Sissejuhatus. Seosed teiste aladega 2 Mõisted ja terminiloogia. GPS standardite maatriksmudel 2. Geometrilised omadused. Mõõtmestamise 2 üldprintsiibid. Ümbrikunõue, maksimaalse materjali tingimus 3. ISO istude süsteem. Tolerantsiväljad 2 4. Istud. Võlli ja avasüsteem 2 5. Soovitatavad istud. Istude rahvuslikud süsteemid 2 6. Istude kujundamise põhimõtted 2 Istude analüüs ja süntees 7. Liistliidete tolerantsid. 2 Üldtolerantsid 8. Geomeetrilised hälbed. Kujuhälbed. 2 Suunahälbed 9. Viskumise hälbed. Asetsemise hälbed. Lähted 2 Nurkade ja koonuste hälbed ja tol...
annaabi.ee 
Sisene Facebook'ga
Sisene Google'ga
Sisene LinkedIn'ga
