Materjaliteaduse instituut TTÜ Füüsikalise keemia õppetool ETAANHAPPE ANHÜDRIIDI HÜDRATATSIOONI Töö nr: 24 KIIRUSE MÄÄRAMINE ELEKTRIJUHTIVUSE MEETODIL Liis Hendrikson KATB 41 Teostatud: Kontrollitud: Arvestatud: 15.02.2012 Töö ülesanne Lahjendatud vesilahuses kulgeva esimest järku reaktsiooni kiiruskonstandi määramine. Töö käik 1. Termostaadi reguleerisin juhendaja poolt antud temperatuurile . 2. Termostaati asetasin 100 ml kolbi destilleeritud veega. 3. Lülitasin sisse arvuti ja käivitasin programmi PicoLog ning seadistasin selle vastavalt etteantud juhistele. 4. 50 ml-se mahuga mõõtekolbi mõõtsin 6 ml etaanhappe anhüdriidi ja täitsin kr...
Andmed Sisesta mõõtmistulemused siia Kui siin on mõni "Viga", siis paranda Sisesta punktide arv siia (kuni 100 x & y paari) x y Rida korras? punktide arv = 1 Korras korrektsete puntide arv = 0 2 Korras tõus = #DIV/0! ± #DIV/0! 3 Korras vabaliige = #DIV/0! ± #DIV/0! 4 Korras (10-ne astmena) tõus = #DIV/0! ± #DIV/0! 5 Korras (10-ne astmena) vabaliige = #DIV/0! ± #DIV/0! 6 Korras Andmed korrektsed? = Vähe punkte 7 Kor...
Andmed Sisesta mõõtmistulemused siia Kui siin on mõni "Viga", siis paranda Sisesta punktide arv siia (kuni 100 x & y paari) x y Rida korras? punktide arv = 25 1 37 27,4 Korras korrektsete puntide arv = 25 2 42 27,7 Korras tõus = 0,10015 ± 0,00440 3 47 28,3 Korras vabaliige = 23,36810 ± 0,24092 4 51 28,6 Korras (10-ne astmena) tõus = 1,00147087E-01 ± 4,4E-03 5 57 29,5 Korras (10-ne astmena) vabaliige = 2,33680985E+01 ± 2,4E-01 6 60 29,8 Korras Andmed korrektsed? = Korrektsed 7 64 30 Korras...
ANDMEANALÜÜSI KONSPEKT Sisukord Andmefailid SPSS'is................................................................................................ 2 Normaaljaotuse kontroll.......................................................................................... 2 ANOVA vs T-test...................................................................................................... 2 ANVOA või regressioonanalüüs............................................................................... 3 Efekti suurus........................................................................................................... 3 Andmeanalüüs SPSS'is........................................................................................... 4 Kirjeldav statistika............................................................................................... 4 Kuidas testida normaaljaotust?.................................
Andmed Sisesta m??tmistulemused siia Kui siin on m?ni "Viga", siis paranda Sisesta punktide arv siia (kuni 100 x & y paari) x y Rida korras? punktide arv = 17 1 0,003472222 5,5162473508 Korras korrektsete puntide arv = 17 2 0,003424658 5,3724967647 Korras t?us = 3541,07299 ± 3 0,003378378 5,2045559867 Korras vabaliige = -6,77274 ± 4 0,003333333 5,0278201189 Korras (10-ne astmena) t?us = 3,54107299E+03 ± 5 0,003289474 4,8820440597 Korras (10-ne astmena) vabaliige = -6,77273970E+00 ± 6 0,003246753 4,7527277503 Korras Andmed korrektsed? = Korrektsed 7 0,003205128 4,5747109785 Korras 8 0,003164557 4,4296256135 Korras ...
1. PRAKTIKUM 1) JÄRJESTAMINE NOOREMAST VANIMANI Parmeklõps Sort Ascending/Descending -> Kasvavas/Kahanevas järjestuses Data Sort cases Sort Ascending/Sort Descending (tuleb valida muutujad ka) 2) VARIABLE VIEW 3) KIRJELDAVAD ANDMED Leiame vanusele antud hinnangute keskmise, moodi, mediaani, maksimaalse ning minimaalse hinnangu. + HISTOGRAMM Käsklusrida: Analyze - Descriptive statistics Frequencies. Muutujatekasti liigutage muutuja. Statistics -Mean, Mode, Median, Minimum, Maximum. Charts - Histograms 2. PRAKTIKUM 1) UUE MUUTUJA ARVUTAMINE Tihtipeale tuleb andmete töötlemise jooksul tekitada uusi muutujaid eelmiste muutujate põhjal. Käesolevas praktikumis tutvume uue muutuja arvutamise põhitõdedega. Etteruttavalt võib öelda, et me arvutame saadavaloleva andmestiku põhjal uueks muutujaks kehamassiindeksi (BMI body mass index). Käsklusrida: ...
Kordamisküsimused (membraantransport, ensüümid, vitamiinid, regulatsioon) 1. Kirjutage võrrand, mis seob omavahel difusiooniga seotud vabaenergia muutuse ja kontsentratsiooni gradiendi (aine kontsentratsioon rakus sees jagatud aine kontsentratsioon rakust väljas). dG=RTln(Cin/Cout) 2. Aine A liigub rakku passiivse difusiooni teel. Milline on difusiooniga seotud vabaenergia muutus olukorras, kus aine A kontsentratsioon rakus ja rakuvälises keskkonnas on võrdne. Positiivne. Tasakaaluolek (dG=0) võib erineda olukorrast Cout=Cin juhul kui membraanil esineb membraanipotentsiaal ja transporditav aine on laenguga. Membraantranspordiga on ühendatud mingi teine protsess, mida iseloomustab dG. Raku sees toimub transporditava aine modifitseerimine või sidumine. 3. Millise ühendi passiivne difusioon läbi rakumembraani on kõige aeglasem ja millise kõige kiirem? (erinevad ühendid) Glükoos kõige aeglasem....
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...
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 ...
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 ...
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 Funktsionaaln...
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...
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 ...
ELEKTRIMÕÕTMISED ELECTRICITY MEASUREMENTS 3. parandatud ja täiendatud trükk LOENGU KONSPEKT Koostas: Toomas Plank TARTU 2005 Sisukord Sissejuhatus ......................................................................................................................................... 5 MÕÕTMISTEOORIA ALUSED ........................................................................................................ 6 1. Mõõtmine, mõõtühikud, mõõtühikute vahelised seosed.............................................................. 6 1.1. Mõõtmine ............................................................................................................................ 6 1.2. Mõõtühikud ja nende süsteemid ..........................................................................................
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. Palmitiinhappe oksüdatsiooni Hº mõõdetuna kalorimeetris on -9958 kJ/mol. Milline võiks olla sama reaktsiooni Hº elusrakus: a) sama b) negatiivsem c) positiivsem Endotermiline protsess positiivne,toimub sideme lagunemine ja soojuse neeldumine.Eksotermiline protsess- negatiivne,toimub sideme loomine ja soojus eraldub, sest antakse energiat juurde. 2. . Vette asetatud jäätükk sulab. Miks ei ole võimalik olukord, kus jäätükk muutuks veelgi külmemaks ümbritsev vesi aga soojemaks? 3. Isevoolulisel protsessil liigub soojus alati soojemalt kehalt külmemale kehale.TD II seadus. Ehk siis soojus liigub veest jääle, kristallid lõhutakse ja jää sulab ära. 4. Vee jäätumisel tema korrapära kasvab (S < 0). Kuidas on võimalik vee jäätumine? 5. Vee jäätumisel tema korrapära kasvab, ehk (S < 0). Entroopia on korrapäratus ja jäätumisel korrapäratus(entroopia) väheneb. Enne vedelikus hüplesid molekulid ringi, kuid jäätudes ...
1. KVANTITATIIVSED JA KVALITATIIVSED ANALÜÜSI MEETODID 1.1. Analüütiliste mudelite liigitamine, eripära ja kasutusvõimalused ärikorralduses 1. Sihipärase kasutuse järgi: teoreetilis-analüütilised mudelid (teooria mudelid, kirjeldused, pigem doktoritöö), rakenduslikud mudelid (kvantitatiivset laadi, ei välista eelnevat teoreetilist käsitlust) 2. Tasandi ja problemaatika järgi: makromudelid (regioon); mikromudelid (ettevõte või selle allosa); problemaatikamudelid (rahandus, logistika v muu valdkond) 3. Matemaatiliste seoste järgi: funktsionaalsed (determineeritud) mudelid; stohhastilised (juhuslikkust arvestavad); lineaarsed mudelid; mittelineaarsed; aditiivsed ja multiplikatiivsed 4. Aja arvestamise järgi: staatilised mudelid (konkreetse hetke sisu); dünaamilised mudelid. Staatilisest võib tekitada dünaamilise kui lisada aegrida 5. Kasutatavate mõõtühikute järgi: naturaalsed mudelid (töökoha tasand); väärt...
1. Kirjutage võrrand, mis seob omavahel difusiooniga seotud vabaenergia muutuse ja kontsentratsiooni gradiendi (aine kontsentratsioon rakus sees jagatud aine kontsentratsioon rakust väljas). G = RTln 2. Aine A liigub rakku passiivse difusiooni teel. Milline on difusiooniga seotud vabaenergia muutus olukorras, kus aine A kontsentratsioon rakus ja rakuvälises keskkonnas on võrdne. a) ei saa öelda b) 0 c) negatiivne d) positiivne 3. Millise ühendi passiivne difusioon läbi rakumembraani on kõige aeglasem ja millise kõige kiirem? (erinevad ühendid) a) glükoos b) H2O c) Na+ Na aeglane H2O kiire Kiiresti hüdrofoobsed ained O2; H2O; EtOH jne Kõige aeglasemad ioonid 4. Kirjutage võrrand, mis seob omavahel difusiooniga seotud vabaenergia muutuse ja kontsentratsiooni gradiendi (aine kontsentratsioon rakus sees jagatud aine kontsentratsioon rakust väljas) ning arvestab ka membraanpotentsiaali. G = RTln + ZFoutin Z laengute arg F = 9650...
I don't want to know the answers, I don't need to understand 2011. sügis KEEMILISE ANALÜÜSI ÜLDKÜSIMUSED 1. Analüüsiobjekt, proov, analüüt, maatriks. Tooge näiteid. Analüüsiobjekt on objekt, mille keemilist koostist me määrata soovime. Enamasti ei määrata mitte proovi täielikku koostist, vaid ainult mõnede konkreetsete ainete analüütide sisaldust, nt pestitsiidide sisaldust puuviljades või askorbiinhappe määramine mahlas. Analüüsiobjektid on enamasti liiga suured, et neid tervenisti analüüsida (nt kui soovime analüüsida vee kvaliteeti Emajões või suurt partiid apelsine), seetõttu võetakse analüüsiobjektist proov. Prooviks nimetatakse analüüsiobjekti seda osa, mida kasutatakse analüüsil, nt võetud pudelitäis vett või partiist välja valitud kolm apelsini. Analüüt on aine, mille sisaldust analüüsiobjektis määratakse, nt tiabendasool puuvilja puhul või vask metallisulamis. Analüüt võib olla nii element (...
annaabi.ee 
