Vajad kellegagi rääkida?
Küsi julgelt abi LasteAbi
Logi sisse

Metsandusliku andmetöötluse alused 2.osa (1)

5 VÄGA HEA
Punktid
Eesti Maaülikool
Metsandus- ja maaehitusinstituut
Metsakorralduse osakond
Gabriel Kase
Metsandusliku andmetöötluse alused II
Proovitüki nr. 819 andmete analüüs
Kodune töö nr. 2
Juhendaja - lektor Külliki Kiviste
Tartu 2012
Sisukord
2. Üldiseloomustus. 3
3. Tunnuste liigid. 3
4. Rühmitamine. 4
6. Graafikud . 7
11. Kasutatud kirjandus. 12
1. Sissejuhatus.
Töö on koostatud proovitüki nr. 819 kohta. Andmed on võetud EMÜ Kreutzwaldi 64 õppehoone serverist. Juhendmaterjalidena on kasutatud A. Kiviste raamatut (2007) ja K. Kiviste kodulehte (2009).

2. Üldiseloomustus.


Proovitükk nr. 819 kvartali number on TR077, eralduse number 6. Kasvukohatüüp on tarna, seal kasvavaks rühmatüübiks on soostunud metsad . Peapuuliigiks on kuusk ja peapuuliigi vanus on 28 aastat. Proovitüki raadius esimese rinde puude jaoks on 15 ja teise rinde puude jaoks 0 aastat. Mikroreljeef on tasane . Raieliik puudub. Esimene diameetri üldmõõt on 6,5 teine võeti sammuga 3 . Viimane diameetri üldmõõt 24,5. Mõõtmise kuupäev on 03.07.2002.

3. Tunnuste liigid.


Märgin iga tunnuse juurde, millised määratlused tema kohta sobivad.
Tabel 1. Tunnuste liigid.
Pidev
Diskreetne
Arvuline
Mittearvuline
Järjestustus-tunnus
Nominaaltunnus
Puuliik
x
x
Rinne
x
x
D1
x
x
D2
x
x
H
x
x
HV
x
x
HKO
x
x
Rikke kood
x
x
Kahjustusaste
x
x

4. Rühmitamine.


Rühmitame andmestiku diameetri järgi.
Tabel 2. Risttabel proovitükil 613 esinevate rinnete ja puuliikide kohta.
Loendus koguhulgast prt
rin
 
pl
819
Üldkokkuvõte
HB
3
3
KS
1
1
KU
133
133
PN
1
1
RE
1
1
Üldkokkuvõte
139
139
Antud proovitükil on domineerivaks metsaelemendiks 1. rinde kuusk(KU). Antud proovitükil oligi ainult üks rinne. Proovitükil 819 on mõõdetud 133 esimese rinde kuuske .
5. Esmased statistikud.
Arvutasin esmased statistikud.
Tabel 3. Proovitüki 819 esimese rinde kuuse esmased statistikud.
Valmi maht
139
Maksimum
23,9
cm
Miinimum
3,95
cm
Haare
19,95
cm
Klasside arv k
8
Orienteeruv klassi samm
2,49
cm
Esimese klassi ülem. Piir
6,5
cm
Klassi samm
3
cm
Viimase klassi ülem. Piir
24,5
cm
Pool sammu
1,5
Tabel 4. Proovitüki 819 esimese rinde kuuse rühmitamise tulemused.
Rühma tsenter
Rühma ülem. piir
Klassi sagedus
Klassi kuulumise tõenäosus
Jaotus- funktsioon
Aritm. keskm.
Ruut- keskm.
xi
i
ni
pi
F(xüi)
ni*xi
ni*xi2
5
6,5
25
0,040
0,040
125
625
8
9,5
54
0,086
0,126
432
3456
11
12,5
76
0,121
0,246
836
9196
14
15,5
92
0,146
0,392
1288
18032
17
18,5
116
0,184
0,577
1972
33524
20
21,5
128
0,203
0,780
2560
51200
23
24,5
139
0,221
1,000
3197
73531
0
1
10410
189564
630
16,52
17,346
Geom . keskm.
Harm. keskm.
Dispersioon St. hälve
Asümm. kordaja
Ekstsess
Absoluut-hälve
Kaalutud keskmine
ni*ln(xi)
ni/xi
ni*(xi-xkaet)2
ni*(xi-xkaet)3
ni*(xi-xkaet)4
ni*xi-xkaet
ni*xi3
40,236
5,000
3319,95
-38258,5
440884
288,1
112,290
6,750
3923,39
-33442,2
285055
460,3
182,240
6,909
2318,95
-12809,4
70756,83
419,8
242,793
6,571
586,00
- 1478 ,96
3732,623
232,2
328,653
6,824
26,30
12,52565
5,964593
55,2
383,454
6,400
1546,74
5376,76
18690,64
445,0
435,834
6,043
5829,80
37754,93
244508,1
900,2
1725,499
44,498
17551,14
-42844,9
1063633
2800,8
15,470
14,158
4,4
Dispersioon
27,903
Standardhälve
5,282
2. j. tsentraalmoment
27,859
Variatsioonikordaja
31,97
3. j. tsentraalmoment
-68,0078
4. j. tsentraalmoment
1688,31
Asümeetriakordaja
-0,4625
Ekstsess
-0,825

6. Graafikud.


Valmistasin proovitüki 819 diameetri jaotushistogrammi ja diameetri jaotusfunktsiooni.
Joonis 1. Proovitüki 819 esimese rinde kuuse diameetri jaotushistogramm
Joonis 2. Proovitüki 819 esimese rinde kuuse diameetri jaotusfunktsioon
7. Kvantiil ja täiendkvantiil.
Juhusliku suuruse p-kvantiiliks (0
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 73 laadimist Kokku alla laetud
Kommentaarid 1 arvamus Teiste kasutajate poolt lisatud kommentaarid
Autor gapa14 Õppematerjali autor
Proovitüki nr. 819 andmete analüüs

Sarnased õppematerjalid

Proovitüki nr- 722-andmete analüüs
12
doc

Proovitüki nr. 722 andmete analüüs

Kuna d2 võib olla 0, st. mõõtmata, kasutan keskmise leidmisel funktsiooni IF (=IF(d2>0; (d1+d2)/2; d1)). b) Filtreerisin välja selle puuliigi 1. rinde puud, mida oli risttabelis 1. rindes kõige rohkem ehk 1 rinde kuused. Kopeerisin nende diameetrid uuele töölehele (Kleebi teisiti, Väärtused (Paste Special, Values). Proovitükil 772 on peapuuliigiks kuusk (KU). 4. Rühmitamine Edasises töös vaatlen uuritava juhusliku suurusena diameetrit d. Andmetöötluse lihtsustamiseks omistasin pesadele, kus asuvad d väärtused, nime (märkisin hiirega andmeplokk, valisin menüüst: Lisa, Nimi, Määratle). Leidsin rühmitamata andmeist valimi esmased karakteristikud: valimi mahuks funktsiooniga COUNT sain 63, minimaalsks väärtuseks 4,05 cm ja maksimaalseks väärtuseks 14,55 cm funktsioonidega MIN ja MAX. Nende põhjal arvutatasin tunnuse haardeks 10,5 cm (MAX-MIN), klasside arvuks 6 (k = 1 + INT(3,32*LOG(N))) ja

Andmetöötlus alused
Andmete analüüs
8
doc

Andmete analüüs

........................................................................................................................ 7 Kasutatud kirjanduse loetelu............................................................................................. 8 2 Sissejuhatus Töö on koostatud proovitüki nr. 710 kohta. Algandmed pärinevad metsamaja serveri võrgukaustast public:Informaatika inseneridele/2009 ning on koostatud Metsandus ja maaehitus instituudi poolt reaalsete mõõtmiste käigus. Juhendmaterjalidena on kasutatud K.Kiviste kodulehte (Kiviste K., 2009) ja A. Kiviste raamatut (Kiviste A., 2007). Töö eesmärgiks oli antud proovitüki andmete rühmitamine ja analüüs kasutades selleks MS Exceli keskkonda ning statistilise analüüsi metoodikat ning valemeid. Töös on esitatud proovitüki üldiseloomustus, tunnuste liigid, koostatud risttabel,

Informaatikainsenerile
Proovitüki nr-711 andmete analüüs
6
docx

Proovitüki nr. 711 andmete analüüs

Eesti Maaülikool Põllumajandus- ja keskkonnainstituut Maastikukaitse ja -hoolduse osakond Proovitüki nr. 711 andmete analüüs Kodune töö nr. 2 õppeaines Andmetöötluse alused Juh.Külliki Kiviste Tartu 2009 Sisukord 1. Proovitüki üldiseloomustus Proovitüki 711 kvartaliks on RO204, eralduse number on 4, kasvukohatüübiks on mustika. Peapuuligiks on mänd, peapuuliigi vanuseks on 35 aastat. Proovitüki raadius 1 rinde puude jaoks on 15 cm, raadius 2 rinde puude jaoks puudub (0). Reljeef on laugjas, mikroreljeef on matlik. Andmed mõõdeti 1. Juulil 2002. aastal. 2

Informaatikainsenerile
Proovitükk 815
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.............................

Andmetöötlus
Andmetöötlus aluse kodunetöö proovitükk nr 701
11
xlsx

Andmetöötlus aluse kodunetöö proovitükk nr 701

d esmased karakteristikud 20,15 valimi maht 149 diameetrit 19,7 miinimum 4,85 cm 17,35 maksimum 25,2 cm 15,6 Haare 20,35 cm 11,75 1. klassi ülemine piir 7,6 cm 15,75 klassi samm 2,8 cm 18,45 viimase klassi ülemine piir 27,2 cm 17,3 rühmade arv 8 20,15 Pool sammu 1,4 cm 23,45 Rühma Klassi Klassi kuulumise Jaotus- 21,7 tsenter Rühma ülem. piir sagedus tõenäosus funktsioon 8,8 xi xüi ni pi F(xüi) 21,15 6,2 7,6 5 0,03 0,03 18,85 9 10,4 1

Andmetöötlus alused
Pidevad jaotused-diskreetsed jaotused
10
xls

Pidevad jaotused, diskreetsed jaotused

Pidevad jaotused Olgu meil mõõdetud kuusenoorendikus puude kõrgused sentimeetrites rühmitatud andmetena (ülesannete 1 kuni 4 algandmed). Kõrguse Kõrguse Sage- Aritm. Standard- Teoreet. Teoreet. ülemised keskmisedx dused keskmine hälve tõen.-d pi saged. Hii-ruut xü ni ni*xi ni*(xi-xkaet)2 N*pi statistik i Normj. F(xü) 215 210 8 1680 6940,1 0,045 0,045 8 0,0086284 225 220 19 4180 7190,4 0,158 0,113 21 0,1432402 235 230 43 9890 3842,9 0,379 0,220 40 0,1748117 245 240 55 13200 16,4 0,650

Matemaatika
Nimetu
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]

Andmetöötlus alused
Andmetöötluse kordamine
5
docx

Andmetöötluse kordamine

Kordamine arvestustööks 1. Üldkogum (uurimisobjekt, populatsioon) on teatud nähtuste (objektide) hulk, mida soovitakse objektiivsete meetoditega tundma õppida. 2.. Valimiks nimetatakse teatud hulka üldkogumi elemente, mille mõõtmisandmed on uurija käsutuses. Esinduslik valim. 3. Valimi mõõtmisandmed moodustavad andmestiku. Rühmitamata ja rühmitatud andmestik. 4. Arvuline tunnus ­ pidev, diskreetne. Pidev ­ võib omada väärtusi mingil lõigul. Diskreetne ­ arvuliste tunnuste võimalike väärtuste hulk on lõplik või loenduv 5. Mittearvuline tunnus ­ järjestustunnus, nominaaltunnus. Järjestustunnus ­ mittearvuline tunnus, mille väärtused on järjestatavad (Krafti klass, puistu Orlovi boniteet). Nominaaltunnus ­ mittearvuline tunnus, mille väärtused pole järjestatavad. 6. Juhuslik suurus ehk juhuslik muutuja ­ suurus või muutuja, mille väärtus enne mõõtmist või katset ei ole teada. 7. Kuidas on defineeritud jaotusfunktsioon? Jaotusfunktsiooni skitseeri

Andmetöötlus




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