Leidsid 26 sarnast õppematerjali, mis on seotud failiga "Metsandusliku andmetöötluse alused 2.osa". Need materjalid aitavad sul teemat sügavamalt mõista.
diameetri, kvantiil, tatud, kiviste, geom, harm, karakteristikud, metsandus, kuusk, andmestiku, haare, absoluut, ekstsess, standardhälve, variatsioonikordaja, jaotusfunktsioon, kvartiil, andmetöötluse, rühmitamine, graafikud, puuliik, 4625, jaotusfunktsiooni, jaotushistogramm, exceli, kandsin, ruutkeskmine, geomeetriline, tihedusfunktsioon, lamedaEESTI 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.................................................................................................................
EESTI MAAÜLIKOOL Metsandus- ja maaehitusinstituut Veemajanduse osakond PROOVITÜKI NR. 710 ANDMETE ANALÜÜS Informaatika insenerierialadele Kodune töö nr. 2 Juhendaja lektor Külliki Kiviste Tartu 2009 Sisukord Sissejuhatus....................................................................................................................... 3 1. Proovitüki üldiseloomustus........................................................................................... 4 2. Tunnuste liigid...............................................................................................................4 3. Risttabel.................
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. Tunnuste liigid
3.Risttabel, filtreerimine Tabel 3. Risttabel proovitükil 815 puuliikide esinemine erinevatel rinnetel Loendus koguhulgast rin pl T 1 S Grand Total KS 3 3 KU 1 1 MA 3 164 1 168 Grand Total 3 168 1 172 4. Rühmitamine Tabel 4. Männi diameetri esmased karakteristikud Männi diameetri esmased karakteristikud (prt815) Valimi maht: 164 Maksimum: 21,3 cm Miinium: 5,75 cm Haare: 15,55 cm Klasside arv: 8 Orienteeruv klassi samm: 1,94 cm
25,2 11,8 13,2 18 0,12 0,25 12,4 14,6 16 38 0,26 0,51 19,15 17,4 18,8 29 0,20 0,71 15,75 20,2 21,6 30 0,20 0,91 8,45 23 24,4 11 0,07 Diameetri jaotushistogramm 0,99 24,05 25,8 27,2 2 0,01 1,00 19,75 147 1,00 40 21,25 35 17,25 30 12,35 7,7 25 8,95 Klassi kuuluvuse tõenäosus 20
3,756273 3. Et kontrollida, kas antud empiiriline jaotus võiks pärineda normaaljaotusega 4 üldkogumist, leia 2-statistik, vabadusastmete arv ja P-väärtus 0,4399943 4. Kas toodud empiiriline ja teoreetiline jaotus (normaaljaotus) on sobivad või sobimatud? sobivad Olgu proovitüki andmeil leitud männi diameetri aritmeetiline keskmine 35,2 cm ja standardhälve 5,1 cm (ülesannete 5 kuni 8 algandmed) 5. Eeldades männi diameetri normaaljaotust, leida mitu protsenti diameetritest on jämedamad, kui 28 cm P(X>28)= 92,0990 6. Eeldades männi diameetrite korral normaaljaotust, x0,7= 37,9 leida jaotuse 0,7-kvantiil, leia 0,2-täiendkvantiil. x0,8= 39,5
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
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
35 15.65 10.95 15.85 10.2 13.95 18.95 19.95 17.7 15.35 11.35 13.45 14.3 15.8 13.55 15.45 15.9 8.85 21.3 12.35 11.9 15.2 8.7 13.85 15.05 17.95 16 13.45 11.8 25.25 13.9 14.45 7.85 18.6 7.2 9.55 19.45 9.3 12.6 12 15.6 7.9 6.4 6.45 14.8 8.25 11.9 16.35 8.15 17.25 11.75 11.65 13.85 11.45 15.15 14.75 Klassi Rühma Rühma Klassi kuulumise Jaotus- Aritm. Geom. tsenter ülem. piir sagedus tõenäosus funktsioon keskm. Ruut- keskm. keskm. xi xüi ni pi F(xüi) ni*xi ni*xi2 ni*ln(xi) 5.500 7 2 0.016 0.016 11 60.5 3.409 8.500 10 16 0.129 0.145 136 1156 34.241 11
d Andmetöötluse alused 25,3 Kodune töö 4 20,2 Proovitükk nr. 24,75 Hinnangud, hüpoteesid, regressioon 23,45 22,25 Punkthinnangud, vahemikhinnangud, valimi maht 16,85 22,8 Eeldame, et teie proovitükil mõõdetud andmete põhjal tahame teha järeldusi samalaadse 18 üldkogumi kohta 23,75 Selleks arvuta järgmised statistikud oma proovitüki kohta 24,85 1) Leida 1. rinde enamuspuuliigi diameetri kohta (rühmitamata andmetest) järgmised suurused: 21,7 aritmeetiline keskmine, 18,05 dispersioon, 19 standardhälve, 25,35 valimi maht, 20,4 standardviga, 21,5 variatsioonikordaja, 21,4 suhteline standardviga e katsetäpsus. 17,5 2) Leida diameetri usalduspiirid: 20,25 aritmeetilise keskmise 95%lised usalduspiirid, 21,74
13,4 0,0 0,0 0,0 16,9 0,0 0,0 0,0 13,8 0,0 0,0 0,0 15,6 0,0 0,0 0,0 14,5 0,0 0,0 0,0 Hinnangud, hüpoteesid, regressioon Proovitükk nr. 1118 Kodune töö 4 õppeaines Andmetöötluse alused 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), 15,945 dispersioon, 10,725 standardhälve, 3,275 standardhälbe viga 0,205
Ligikaudseks rühmade arvu määramiseks kasutatakse valemit: r=1+3,32*log n. Kus r – rühmade(intervallide) arv, n – kogumi maht. Intervalliks nim. uuritava tunnuse väärtuse vahemikku, millega määratakse kindlaks missugusesse rühma rühmitatava kogumi liige tuleb arvata. Ms Excelis on rühmitamise jaoks funktsioon FREQUENCY. Kogutud andmed moodustavad statistilise rea, mida korrastatakse, rühmitatake, leitakse nendele statistilised karakteristikud, moodustatakse tabelid ja diagrammid. Kui statistilises reas korrastatakse andmed nende väärtuste kasvavas või kahanevas järjestuses, nim tulemust variatsioonireaks. Lihtsatest ridades on sama palju arve kui on vaatlusega hõlmatud kogumis liikmeid. Intervallitud variatsioonirida hõlmab 2 koostisosa – intervallide loetelu ja igasse interv. langevate rea liikmete arv. 5. Kaalutud aritmeetiline keskmine – tuleb kasutada kui iga variant stat
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 ü
Eraldamine (extraction) Füüsikaline eraldamine Filtreerimine (filtration) Filtreerimine Assotsieerimine (association) Assotsieerimine Kogumine (collection) Kogumine Konstrueerimine (construction) Konstrueerimine Hindamine (evaluation) Hindamine Määratletud karakteristikud Mõõtetulemus Vastavuse hindamine Joon 1 Masinaehitusliku objekti geomeetrilise tolerantsi mudel 4 GEOMEETRILISED OMADUSED Üldist Masinaehituslik detaili saab koostada punktide, joonte, ringjoonte, tasapindade, sfääride, koonuste, silindrite ja ringtorude abil. Täielikuks kirjelduseks on vaja lisada mõõtmed. Sellega saadakse ideaalne detail.
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 Funktsionaalne sõltuvus ....................................
mõõtmistulemuste alusel tehakse üldistused ka neid kandvate okste kuivamise. teise rindega, männik kuuse teise rindega või ka Kõige levinum puuliik Eestis on mänd 31% Valgusnõudlikel puuliikidel (kask,lehis, mänd) kuusik, kus nii esimeses kui teises rindes kasvavad II kohal on kask 31% toimub see kiiremini kui varjusallivatel liikidel kuused. Ülarinde III kohal kuusk - 18% (kuusk, nulg). Lõpukskuivanud oksad kõdunevad, eraldamiseks peab selle täius olema vähemalt hall lepp 9% langevad maha ja moodustub oksavaba tüve Järelkasv - noor metsapõlvkond, mis võib haab 6% laasumine. Metsa tuleb mõista kui seostatud edaspidi vana metsa asendada. Järelkasv koosneb
andlikele direktiividele, mis nõudsid integreeritud ja laiaulatuslikku lähenemist looduslike ressursside kasutamise planeerimisel. Maastik jagatakse tsoonideks alates ürgloodusest kuni tiheasustatud linnaaladeni, hõlbustamaks füüsikaliste, bioloogiliste, sotsiaalsete ja korralduslike suhete mõistmist. Igas tsoonis hinnatakse seitset tunnust, mis määravad rekreatsioonivõimalused: 1) juurdepääs, 2) kaugus, 3) visuaalsed karakteristikud, 4) kaitserežiim, 5) külastuskorraldus, 6) juhuslikud kohtumised teiste külastajatega ja 7) külastajate mõjud. Protsessi etapid: 1. Külastuskogemust mõjutavate tegurite (nii füüsikaliste, sotsiaalsete kui ka halduslike) inventuur ja kaardistamine; 2. Analüüs, mis hõlmab endas konfliktide selgitamist, rekreatsioonivõimaluste klasside määratlemist, nende sidumist metsamajanduslike tegevustega, konfliktide
ajavahemikul september 2009 kuni mai 2011 läbiviidud uuringu „Eesti eluasemefondi puitkorterelamute ehitustehniline seisukord ning prognoositav eluiga” tulemused. Uurimistöö on tehtud Sihtasutuse KredEx tellimusel ja finantseerimisel. Lisaks KredEx-ile osalesid uurimistöö juhtrühmas veel Majandus- ja Kommunikatsiooniministeeriumi ehitus- ja elamuosakonna ning energeetikaosakonna esindajad: Sihtasutus KredEx: Mirja Adler, Kalle Kuusk (KENA), Mikk Maivel (KENA); Majandus- ja Kommunikatsiooniministeerium: Margus Sarmet, Pille Arjakas, Annika Tamm. Tallinna Tehnikaülikooli poolt osalesid uurimistöös järgmised asutused ja isikud: Ehitiste projekteerimise instituut (ehitusfüüsika ja arhitektuuri õppetool, ehituskonstruktsioonide õppetool): Targo Kalamees, Endrik Arumägi, Alar Just, Karl Õiger, Lauri Mikli, Georg Kodi, Simo Ilomets, Üllar Alev
V.Jaaniso Pinnasemehaanika 1. SISSEJUHATUS Kõik ehitised on ühel või teisel viisil seotud pinnasega. Need kas toetuvad pinnasele vundamendi kaudu, toetavad pinnast (tugiseinad), on rajatud pinnasesse (süvendid, tunnelid) või ehitatud pinnasest (tammid, paisud) (joonis 1.1). a) b) c) d) J o o n is 1 .1 P in n a s e g a s e o tu d e h i tis e d v õ i n e n d e o s a d .a ) p i n n a s e le t o e t u v a d ( m a d a l - j a v a iv u n d a m e n t) b ) p i n n a s t t o e t a v a d ( t u g is e in a d ) c ) p in n a s e s s e r a j a tu d ( tu n n e li d , s ü v e n d i d d ) p in n a s e s t r a j a tu d ( ta m m i d , p a is u d ) Ehitiste koormuste ja muude mõjurite tõttu pinnase pingeseisund muutub, pinnas deformeerub ja võib puruneda nagu kõik teisedki materjalid. See põhjustab
Inimese mõju tugevnemine loodusele Kauges minevikus reguleeris inimeste arvukust maa peal toit selle hankimine ja kättesaadavus. umbes 2 miljonit aastat tagasi kui inimesed toitusid metsikutest taimedest ja jahtisid metsloomi, suutis biosfäär st. loodus ära toita ca 10 miljonit inimest st. vähem, kui tänapäeval elab ühes suurlinnas. Põllumajanduse areng ja kariloomade kasvatamine suutsid tagada toidu juba palju suuremale hulgale inimestest. inimeste arvukuse suurenemisega suurenes ka surve loodusele, mida inimene üha rohkem oma äranägemise järgi ümber kujundas. Kiviaja lõpuks elas Maal ca 50 milj. inimest. 13. sajandiks suurenes rahvaarv 8 korda 400 milj. inimest. Järgneva 600 aasta jooksul, st. 19. sajandiks rahvaarv kahekordistus ning jõudis 800 miljoni inimeseni. Demograafiline plahvatus 19. sajandi alguses toimus inimkonna arengus läbimurre ja inimeste arv Maal suurenes 90 aastaga 2 korda (st. 7 korda kiiremini kui
KESKKONNAKAITSE JA KORRALDUS 1. loodus- ja keskkonnakaitse üldküsimused Keskkonnakaitse: atmosfääri, maavarade, hüdrosfääri ratsionaalse kasutamise ja kaitse, jäätmete taaskasutamise või ladustamise, kaitse müra, ioniseeriva kiirguse ja elektriväljade eest. Keskkonnakaitse on looduskaitse olulisim valdkond. Looduskaitse : looduse kaitsmist (mitmekesisuse säilitamist, looduslike elupaikade ning loodusliku loomastiku, taimestiku ja seenestiku liikide soodsa seisundi tagamine), kultuurilooliselt ja esteetiliselt väärtusliku looduskeskkonna või selle elementide säilitamine, loodusvarade kasutamise säästlikkusele kaasaaitamine 2. loodus- ja keskkonnakaitse mõiste Keskkonnakaitse- rahvusvahelised, riiklikud, poliitilis-administratiivsed, ühiskondlikud ja majanduslikud abinõud inimese elukeskkonna saastamise vähendamiseks ja vältimiseks ning l
Erakorralise meditsiini tehniku käsiraamat Toimetaja Raul Adlas Koostajad: Andras Laugamets, Pille Tammpere, Raul Jalast, Riho Männik, Monika Grauberg, Arkadi Popov, Andrus Lehtmets, Margus Kamar, Riina Räni, Veronika Reinhard, Ülle Jõesaar, Marius Kupper, Ahti Varblane, Marko Ild, Katrin Koort, Raul Adlas Tallinn 2013 Käesolev õppematerjal on valminud „Riikliku struktuurivahendite kasutamise strateegia 2007- 2013” ja sellest tuleneva rakenduskava „Inimressursi arendamine” alusel prioriteetse suuna „Elukestev õpe” meetme „Kutseõppe sisuline kaasajastamine ning kvaliteedi kindlustamine” programmi Kutsehariduse sisuline arendamine 2008-2013” raames. Õppematerjali (varaline) autoriõigus kuulub SA INNOVEle aastani 2018 (kaasa arvatud) ISBN 978-9949-513-16-1 (pdf) Selle õppematerjali koostamist toetas Euroopa Liit Toimetaja: Raul Adlas – Tallinna Kiirabi peaarst Koostajad: A
UNIVISIOON Maailmataju Autor: Marek-Lars Kruusen Tallinn Detsember 2012 Esimese väljaande eelväljaanne. Kõik õigused kaitstud. 2 ,,Inimese enda olemasolu on suurim õnn, mida tuleb tajuda." Foto allikas: ,,Inimese füsioloogia", lk. 145, R. F. Schmidt ja G. Thews, Tartu 1997. 3 Maailmataju olemus, struktuur ja uurimismeetodid ,,Inimesel on olemas kõikvõimas tehnoloogia, mille abil on võimalik mõista ja luua kõike, mida ainult kujutlusvõime kannatab. See tehnoloogia pole midagi muud kui Tema enda mõistus." Maailmataju Maailmataju ( alternatiivne nimi on sellel ,,Univisioon", mis tuleb sõnadest ,,uni" ehk universum ( maailm ) ja ,,visioon" ehk nägemus ( taju ) ) kui nim
AAVO LUUK PSÜHHOLOOGIA ALUSED LOENGUKONSPEKT ESIMENE OSA TARTU 2003 Psühholoogia alused 2 SISUKORD 1. Sissejuhatus psühholoogia probleemidesse 3 2. Psühholoogia valdkonnad ja uurimismeetodid 6 3. Psüühika bioloogilised alused I. Närviraku ehitus ja funktsioneerimine 11 4. Psüühika bioloogilised alused II. Närvisüsteemi makrostruktuur 14 5. Aistingud I. Aistingute teooria ja mõõtmine 18 6. Aistingud II. Aistingud eri modaalsustes 21 7. Taju 26 8. Mälu I. Mälu liigid ja mudelid 30 9. Mälu II. Mälu struktuurid ja protsessid 35 10. Õppimine I. Käitu
UNIVISIOON Maailmataju Autor: Marek-Lars Kruusen Tallinn Detsember 2013 Leonardo da Vinci joonistus Esimese väljaande teine eelväljaanne. NB! Antud teose väljaandes ei ole avaldatud ajas rändamise tehnilist lahendust ega ka ülitsivilisatsiooniteoorias oleva elektromagnetlaineteooria edasiarendust. Kõik õigused kaitstud. Ühtki selle teose osa ei tohi reprodutseerida mehaaniliste või elektrooniliste vahenditega ega mingil muul viisil kasutada, kaasa arvatud fotopaljundus, info salvestamine, (õppe)asutustes õpetamine ja teoses esinevate leiutiste ( tehnoloogiate ) loomine, ilma autoriõiguse omaniku ( ehk antud teose autori ) loata. Autoriga saab kontakti võtta järgmisel aadressil: [email protected]. ,,Inimese enda olemasolu on suurim õnn, mida tuleb tajuda." Foto allikas: ,,Inimese füsioloogia", lk. 145, R. F. Schmidt ja G. Thews, Tartu 1997.
Eesti Rahvusraamatukogu digitaalarhiiv DIGAR Eesti Rahvusraamatukogu digitaalarhiiv DIGAR Ain Tulvi LOGISTIKA Õpik kutsekoolidele Tallinn 2013 Eesti Rahvusraamatukogu digitaalarhiiv DIGAR Käesolev õppematerjal on valminud „Riikliku struktuurivahendite kasutamise strateegia 2007- 2013” ja sellest tuleneva rakenduskava „Inimressursi arendamine” alusel prioriteetse suuna „Elukestev õpe” meetme „Kutseõppe sisuline kaasajastamine ning kvaliteedi kindlustamine” programmi „Kutsehariduse sisuline arendamine 2008-2013” raames.
annaabi.ee 
