Vajad kellegagi rääkida?
Küsi julgelt abi LasteAbi

Metsandusliku andmetöötluse alused 2.osa (1)

5 VÄGA HEA
Punktid
Vasakule Paremale
Metsandusliku andmetöötluse alused 2 osa #1 Metsandusliku andmetöötluse alused 2 osa #2 Metsandusliku andmetöötluse alused 2 osa #3 Metsandusliku andmetöötluse alused 2 osa #4 Metsandusliku andmetöötluse alused 2 osa #5 Metsandusliku andmetöötluse alused 2 osa #6 Metsandusliku andmetöötluse alused 2 osa #7 Metsandusliku andmetöötluse alused 2 osa #8 Metsandusliku andmetöötluse alused 2 osa #9 Metsandusliku andmetöötluse alused 2 osa #10 Metsandusliku andmetöötluse alused 2 osa #11 Metsandusliku andmetöötluse alused 2 osa #12
Punktid 50 punkti Autor soovib selle materjali allalaadimise eest saada 50 punkti.
Leheküljed ~ 12 lehte Lehekülgede arv dokumendis
Aeg2012-02-27 Kuupäev, millal dokument üles laeti
Allalaadimisi 72 laadimist Kokku alla laetud
Kommentaarid 1 arvamus Teiste kasutajate poolt lisatud kommentaarid
Autor gapa14 Õppematerjali autor

Sarnased õppematerjalid

thumbnail
3
docx

Andmetöötlus alused

Kordamine arvestustööks 1. Mis on üldkogum? Üldkogumehk populatsioon ­huvialuste objektide hulk (lõpmatu). on objektide (nähtuste, isendite, protsesside) hulk, mille kohta soovitakse teha teaduslikult põhjendatud järeldusi 2. Mis on valim? Esinduslik valim. Valim­mõõdetud objektide hulk (lõplik). on üldkogumist eraldatud objektide hulk, mille mõõtmise ja vaatlemise alusel tehakse järeldusi üldkogumi kohta. Igal üldkogumi elemendil peab olema võrdne võimalus valimisse sattumiseks Esinduslik valim -valimisse saGunud isikud peavad esindama populatsioonis esinevaid uuritavaid tunnuseid 3. Mis on andmestik? Rühmitamata ja rühmitatud andmestik. 4. Arvuline tunnus ­ pidev, diskreetne. Pidev­võib omada väärtusi mingil lõigul. Diskreetne­arvuliste tunnuste võimalike väärtuste hulk on lõplik või loenduv. 5. Mittearvuline tunnus ­ järjestustunnus, nominaaltunnus. Järjestustunnus­mittearvuline tunnus, mille väärtused on järjestatavad (Krafti klass

Andmetöötlus alused
thumbnail
11
doc

ANDMETÖÖTLUSE ALUSED KODUTÖÖ NR. 5

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%.......................4 4. Usaldusni

Andmetöötlus alused
thumbnail
8
doc

Proovitükk 815

EESTI MAAÜLIKOOL Metsandus- ja maaehitusinstituut osakond Nimi Proovitükk 815 Andmetöötluse alused I kodune töö Tartu aasta Sisukord Sisukord.............................................................................................................................2 Sissejuhatus....................................................................................................................... 3 1. Üldiseloomustus............................................................................................................ 3 2. Tunnuste liigid...............................................................................................................3 3.Risttabel, filtreerimine....................................................................................................4 4. Rühmitamine................................................................................................................. 4 5. Jaot

Andmetöötlus
thumbnail
12
doc

Proovitüki nr. 722 andmete analüüs

EESTI MAAÜLIKOOL Põllumajandus- ja keskkonnainstituut Proovitüki nr. 722 andmete analüüs Kodune töö nr. 2 õppeaines ,,Andmetöötluse alused" Juhendaja lektor Külliki Kiviste Tartu 2011 2 Sisukord Sissejuhatus.............................................................................................................................4 1. Proovitüki üldiseloomustus.................................................................................................5 2. Tunnuste liigid.................................................................................................................... 5 3. Risttabel, filtreerimine........................................................................................................ 5 4. Rühmitamine.......................................................................................................................6 5.

Andmetöötlus alused
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 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, lühendeid ja valeme

Andmetöötlus alused
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
thumbnail
50
xlsx

Andmete analüüs andmetöötlus

prt aasta puu rin pl asim kaug d1 164 2009 1 1 MA 4 2 8 164 2009 9 1 MA 11.5 12.4 12.8 164 2009 7 1 MA 12.5 10.5 7.9 164 2009 11 1 MA 17.5 15 8.1 164 2009 6 1 MA 18.5 9.3 17 164 2009 12 1 MA 22 15 15.4 164 2009 13 1 MA 26 12.6 24.3 164 2009 16 1 MA 32 10.6 15 164 2009 15 1 MA 33 12.1 19.4 164 2009 17 1 MA 35.5 11.3 16.7 164 2009 3 1 MA 37 4 14.6 164

Andmetöötlus alused
thumbnail
11
doc

Andmetöötluse alused kodune töö PRT 815- Kodutöö 2

EESTI MAAÜLIKOOL Metsandus- ja maaehitusinstituut osakond NIMI Proovitükk 815 Andmetöötluse alused II kodune töö Juhendaja: lektor juhendaja Tartu aasta Sisukord Sisukord.............................................................................................................................2 Sissejuhatus....................................................................................................................... 3 2. Diameetri aritmeetiline keskmine ja standardhälve.......................................................4 3. Normaaljaotus................................................................................................................5 3.1 Normaaljaotuse graafik............................................................................................5 3.2 Normaaljaotuse eeldusel.........................................................................................6 4.2

Andmetöötlus alused



Lisainfo

Proovitüki nr. 819 andmete analüüs

Märksõnad

Mõisted


Meedia

Kommentaarid (1)

rainava profiilipilt
rainava: Eesti keele lauseehitus jätab natuke soovida, aga muidu täiesti arusaadav.
21:05 17-03-2013





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