Evolutsiooniline bioloogia, kodutöö 1) Milline(sed) toodud populatsioonidest paistavad olema Hardy-Weinbergi tasakaalus (näita arvutuskäik)? Nende puhul, kes ei ole tasakaalus, mõistata miks. Toodud on genotüüpide hüpoteetilised loendusandmed mitte sagedused. P Q R a 67 45 7 b 30 140 30 c 50 100 50 d 70 60 70 e 0 150 100 f 113 76 12 a) n= 67+45+7= 119 Alleelisagedused: p=(67+45/2)/119=0,7521 q=(7+45/2)/119=0,2479 GT oodatud HW sagedused: p2=0,5657 2pq=0,3729 q2=0,0614 GT sagedused: P=67/119=0,5630 Q=45/119=0,3782 R=7/119=0,0588 JAH b) n=30+140+30=200 Alleelisaged...
raan U K arl J uh . a K n l di ass 9 Uraan i avas ine pärito ine tas sa lu ast ksa Hersc ronöö astam hel. m Wi etam Ta av astas lliam aasta plane 31. m edi 1 selle ärtsil 781. ja nim ni av kunin ja nim auk...
Keevitamine Kaitsegaasidena kasutatakse nii puhtaid süsihappegaasi,argooni,heeliumi ja lämmastikku,kuid tihti ka nende gaaside segusid.Kaitsegaasid on jagatud 7-sse rühma,mis tähistatakse tähtedega R,I,M1,M2,M3,C ja F.Rühma gaasid võivad jaguneda alarühmadeks.Nii tähistatakse TIG keevitamisel kasutatav puhas argoon I1,heelium I2.MAG keevitamisel on parimaks gaasisegu AGAMX- 20.Kasutades puhast CO2,tekivad pritsmed,mis keevituvad põhimetalli külge.Segugaasi puhul väheneb oluliselt kadu pritsmetele ja kasvab keevituskiirus.Õmblusmetall liitub paremini põhimetalliga ja paranevad keevitusliite mehaanilised omadused.Võrreldes keevitusega süsihappegaasis,tekib vähem keevitussuitsu ja eriti tervisele kahjulikku osooni mis ärritab näonahka,silmi ja hingamisteid.Tekkiva osooni pärssimisek lisatakse segugaasile veidi lämmastikoksiidi,mis reageerib osooniga. Aktsiaselts EESTI AGA tarnib kõrgkvaliteetseid kaitse...
10.klass a1 b1 c1 1. Reaalarvude piirkonnad kui D = 0; D x = 0; D y = 0, siis = = a 2 b2 c 2 2. Astme mõiste üldistamine a m a n = a m +n c)pole lahendeid a1 b1 c a m : a n = a m -n , kui m > n kui D = 0; D x 0; D y 0, siis = 1 a 2 b2 c 2 ( a b) n = a n b n n 12. Ruutvõrrandi süsteemid a an 13. Kolmerealine determinant = n , kui b 0 b b ...
i xi 1. 1 1 2 2 3 17 4 81 5 97 6 75 7 22 8 21 2. 9 94 10 62 11 81 12 73 13 74 14 52 15 79 16 45 17 14 18 70 19 2 20 71 21 48 22 79 23 77 24 39 25 19 3.1. 3.2. N 25 i (xi - x)2 Keskväärtus 51.8 1 2580.64 Dispersioon 968.58 2 2480.04 Standardhälve 31.12 3 1211.04 Mediaan 62 4 852.64 Haare 96 5 2043.04 6 538.24 7 888.04 α 0.1 ...
ALLMAAILM Valitsejad Ülesehitus Valvurid / teenindajad Asukoht Surnute riiki valitses Ho m erose järgi on allil m hämar, varjuline Väravat valvab Kerberos, Tartaros ja Erebos üks kaheteistkümnest paik , varjude riik. Seal pole midagi kol m e pea ja draakonisabaga on mõnede müütide suurest olü mplasest, reaalset. Vai mude eksistents kui üldse koer, kes laseb sisse kõik järgi allilma osad; Hades o ma naise nii võib ni m etada sarnaneb hägusa hinged, kuid välja mitte Tartaros on sügavam kuninganna unenäoga. Hilise mad poeedid kujutavad kedagi. Pärast sisene mist tuleb osa, Maa poegade Persephone ga. Allil ma üha veendunumalt surnute riiki kui igaühel minna kol m e vangla; Erebos ...
Jaapani kultuur ja muusika Ee ro Ma ling G re e te C a is a Allik 7 . b kla s s R a h vus likud us und id R a h vus liku us und i shintoismi kõ rva l o n Ja a p a nis le vinud la ia lt b ud is m , e riti zen- budism, m is jõ ud is s inna lä b i Hiina . Ja a p a ni üh is ko nd o n e rine va te us und ite s uh te s s a lliv ning tä na p ä e va ni e ks is te e riva d s e a l kõ rvuti m itm e s ug us e d re lig io o nid . Mis o n b ud is m ? Bud is m i s ünnim a a o n Ind ia . Bud d h a e h k p rints S id d a rth a G a uta m a ra ja s s e lle 6 .5 . s a ja nd il e Kr. Bud d h a o n tä ie liku te a d m is e ja ka a s tu nd e ke h a s tus . Bud is tid e e e s m ä rg iks o n jõ ud a nirva a na s s e . G a g a ku ...
1., , (2.4) . , . , , , , . . , . . . . , . ( ). , . , . . () () . . . . (). 2. . , , . , ( ), . , , . : n=N*C*exp(-E*/kT) N ; * - ; . : 1) ; 2) . . . . , . . ( H, C, O, N) . , , . . 3. . . (J) , : J=m/s*t J=1/S*dm/dt m ; S ; t . J , . dC/dX=C/X=Ca-Cb/Xa-Xb=const . . : J=-D*dC/dX D , . J : dm = J·S·dt J : dm=- D*S*dC/dX*dt D = const; S = const; dC/dX = const, m=- D*S*dC/dX*t S = 1; dC/dX = -1; t = 1, m = D. D , , . 2/. 4. . . (5.1, 5.2) . , , . : (l = l l0) F. 0 l0, , . 0 l l0. ( ) : =F...
jrk ni xi ni * xi ni 2 1 1 2 2 2089.25 2088.49 0.04 4 2 1 4 4 1910.42 1909.69 0.08 7 3 1 7 7 1657.17 1656.49 0.12 8 4 1 8 8 1576.75 1576.09 0.16 9 5 1 9 9 1498.34 1497.69 0.2 13 6 1 13 13 1204.67 1204.09 0.24 18 7 1 18 18 882.59 882.09 0.28 24 8 1 24 24 562.09 561.69 0.32 26 9 1 26 26 471.25 470.89 0.36 34 10 1 34 34 187.92 187.69 ...
46,2 Keskväärtus 46,2 ül4 99 Dispersioon 867,9167 intervalli nr vahemik 32 Mediaan 38 1 0-20 10 Haare 99 2 20-40 96 t-statistik -0,644942 3 40-60 2 50 4 60-80 79 5 80-100 46 1,7108820799 31 29,46043 68 46 7 Histog 47 0,4780363352 6 28 0,4168338365 75 2,063899 5 29 36,41503 32 13,84843 4 7 S2 ...
1. Muutuvad suurused.
Def. 1 *Suurusi, mis omand erinevaid väärtusi(vaadeldavas protsessis) nim
muutuvateks suurusteks. *Suurusi, mis omand. konstantseid püsivaid väärtusi
nim jäävateks suurusteks e. konstantideks. *Tähistus: x,y,z...u,v,w,t *NT
ühtlane liikumine-> kiirus konstantne v, teepikkus ja aeg muutuvad *Muutuvad
suurused on tavaliselt reaalarvud-> geom võime esitada sirgel *absoluutsed
konstandid- mistahes protsessis vaadeldavad suurused: =3,14..., e =2,71
1. väärtused on diskreetsed x: x1,x2,x3 (arvjada) 2. väärtused omand pideva
alamhulga reaalteljel (+joonised!): *X={x IR|axib} lõik * X={x IR|a
Rakendusstatistika arvestusharjutus AGT-1 (Andmete kood: 38 42 36) OSA A 1. Leida keskväärtuse, dispersiooni, standarthälbe, mediaani ja haarde hinnangud Keskväärtus N 1 ´x = N ∑ xi i=1 ´x =53,24 Dispersioon N 1 s x 2= ∑ N−1 i=1 ( x i−´x )2 s x 2 =705,69 Standardhäve s x =√ s x 2 s x =26,56 Mediaan Me=51 Haare R = xmax – xmin = 94 – 9 = 85 2. Keskväärtuse μ usaldusvahemik eeldusel, et põhikogumi jaotus on normaaljaotus ja olulisuse nivoo = 0,10: sx s ( P ´x −t α , N−1 ∙ √N ) < μ< ´x +t α ,...
Finantsanalüüs ja investeeringud 1. Kasumieelarve ja bilanss Leida puuduvad arvud kasumiaruandes ja bilansis. Kasumiaruanne Müügikäive S 270 000 Realiseeritud varude kulu COGS ? Ärikasum EBIT ? 31 500 Intressikulu I ? 4500 Tulumaksu eelne kasum EBT ? 27 000 Tulumaks T ? 0 Puhaskasum NI ? 27 000 Bilanss Aktiva Passiva Raha M ? 8000 Lühiajalised kohustused CL 25 000 Debitoorne võlgnevus CA AR1 ? 20 000 Pikaajalised kohustused LD ? 45 000 Varud IRY ? 32 000 Kohustused kokku ...
TALLINNA TEHNIKAÜLIKOOL Materjalitehnika instituut Jüri Pirso PAAGUTATUD TRIBOMATERJALID Loengukonspekt aines ,,Tribotehnilised materjalid ja pinded" Tallinn 2003 1 PAAGUTATUD TRIBOMATERJALID EESSÕNA Kulumine on üks peamisi põhjusi, mis määrab masinate ja mehhanismide tööea Kulumise tekitatud kahju kogu maailma majandusele hinnatakse sadadesse miljarditesse dollaritesse aastas. Kulumisest tekitatud kahju erinevate kulumisliikide järgi hinnatakse järgmiselt: abrasiivkulumist (50% kogukahjust) hõõrdekulumist (15%), erosioonkulumist ( 8%), frettingust (8%), keemilist (5%). Kulumisliike on käsitletud loengukonspektis: I.Kleis ,,Triboloogia lühikursuses" 1996. Siinkohal on toodud ainult lühike informatsioon nende kulumisliikide kohta, mida käsitletakse käesolevas loengukonspektis. Kulumise negatiivse mõju vähen...
1., , 2.4.1 . , ( ): . , , ( ). 2.4.2 , , . . , . . . ( Si) 40 1 . 2.4.3 . . , . . . . . . 2.4.4 , . ( ). , . , . (SiO2). () (). . () () . . . . (). 2. . , , . , ( ), . , , . : N ; * - ; . : 1) ; 2) . . 4.2.1 . . , . ( ). 4.2.2 . ( H, C, O, ...
i xi 1) N 25 1 0 Keskväärtu 46.2 2 2 Dispersioo 867.9167 3 7 Standardhä29.46043 4 10 Mediaan 46 5 15 Haare 99 6 28 7 29 8 30 9 31 10 32 11 32 12 42 13 46 14 47 15 47 16 48 17 53 18 68 19 70 20 75 21 75 22 79 23 94 24 96 25 99 5.3) 6. Konstrueerida samas teljestikus järgmised graafikud: 6.1 empiirilise jaotusfunktsiooni graafik 6.2 parameetritega a = 0, b = 100 ühtlase jaotuse jaotusfunktsiooni graafik 10) i xi yi x-xkesk y-ykesk (x-xkesk)2 1 4.3 4.6 1.22 1.44 1.4884 2 2.8 ...
Valemid, teoreemid, seosed, tunnused, tingimused MATEMAATIKA EKSAMIL XI KLASSIS 1) a2-b2 = (a+b)(a-b) 2) a3 + b3=(a+b)(a2-ab+b2) 3) a3 - b3=(a-b)(a2+ab+b2) 4) (a+b)3 =a3+3a2b+3ab2+b3 5) (a-b)3 =a3-3a2b+3ab2-b3 −b ± √ b2−4 ac 2 6) a) lahenda ax + bx+c =0 2a b) tegurda : ax2 + bx+c= a( x− x1 )( x−x 2) c) tegurda ax3 + bx2+ax+b= x2(ax+b)+ax+b = (ax+b)(x2+1) 7) lim an bn lim an lim bn n n n 8) lim an bn lim an lim bn n n n 9) lim anbn lim an lim bn n n n an 10) lim lim an lim bn n bn n n 11) Korrutise tuletise sõnastus ja valem (u * v ) ´ = Korrutise tuletis võrdub esimese teguri tuletise ja teise teguri korrutisega, millele ...
Tartu Kutsehariduskeskus Turismiosakond Jaanika Karp TURUNDUSPLAAN Juhendaja Maarja Nõmme TARTU 2016 SISUKORD 1.SISSEJUHATUS.........................................................................................................................................3 2.MISSIOON.................................................................................................................................................3 3.VISIOON....................................................................................................................................................4 4.EESMÄRGID.............................................................................................................................................4 5.VÄLIS- JA SISEKESKKONNA ANALÜÜS............................................................................................4 5.1.Turustatava turismitoote ...
Arvutusgraafiline töö | Mihkel Heinmaa | MHT0030 RAKENDUSSTATISTIKA ARVUTUSGRAAFILINE TÖÖ Mihkel Heinmaa | YAGB31 | sügis 2010 Osa A 1. Keskväärtus: Excel: AVERAGE Dispersioon: ( ) Excel: VAR Standardhälve: Excel: STDEV Mediaan: Mediaan on va...
x1 , x2∈ A FUNKTSIOON (Ühene) ühe reaalmuutuja f-n – hulga X ⊂ R igale elemendile vastab element y hulgast Y ⊂ R. Mitmene f-n – hulga X igale elemendilt vastab vähemalt üks element hulgas Y ja vähemalt ühele hulga X elemendile Mittekahanev(monotoonselt kasvav): piirkonnas A⊂X , kui iga korral vastab mitu elementi hulgast Y. Määramispiirkond – hulk X. Muutumispiirkond – hulk Y. f ( X )={ y| y=f ( x ) ˄ x ∈ X } ⊆Y ...
Vana-Rooma Vanaroo ma ajalugu on seotud apenniini poolsaarega. Roo mlaste esivane mad olid itaalikud, kes teiseaastatuhande algul põhjapoolt poolsaarele rändasid. Nad asustasid ps. keskosa, ning jagunesid mitmeks hõi murüh maks (latiinid), nende asuala hakati ni m etama laatsiumiks. Juba enne itaalikuid elasid apeniinidel etruskid, keda v õib pidada põliselanikeks. Nende ke ele ja päritolu kohta pole täpset teavet. Esimese aastatuhande esi m esel poolel olid etruskid ps valitsev rahvas. Umbes 7saj. e.K.r hakkas kasvama Latiumi maakonnas Tiberi j õe suud m es Roo ma linn. Se e kujunes algs...
MHT0030 RAKENDUSSTATISTIKA ARVUTUSGRAAFILINE TÖÖ Osa A 1. Keskväärtus =46,20 Dispersioon =867,91 Standardhäve =29,46 Mediaan Me=46 Haare R = xmax xmin = 99 0 = 99 2. Keskväärtuse usaldusvahemik eeldusel, et põhikogumi jaotus on normaaljaotus ja olulisuse nivoo = 0,10: t, N-1 on arvutatav Exceli TINV funktsiooniga: 1,711 Dispersiooni usaldusvahemik eeldusel, et põhikogumi jaotus on normaaljaotus ja olulisuse nivoo = 0,10 ning põhikogumit moodustavate mõõdiste arv n = 25: ja on arvutatav Exceli CHIINV funktsiooniga, ning on vastavalt: 36,415 ja 13,843 3. Kontrollida järgmisi hüpoteese (eeldades üldkogumi normaaljaotust ning võttes olulisuse nivooks = 0,10) 3.1 H0: = 50 alternatiiviga H1: 50 Et Hüpotees vastu võetaks, peab tkr > t; 1,71 > -0,645. Seega hüpotees ...
n d u r re n du s a Ki i in, de r, Ke v art, S an i d : M le n A utor ri i n u ,E T ndab Kiire n elek dusand tr u gene omehaa rid on r n tähe obje eerivad ilised m k e u korr ti raputa lektrom undurid al. mise ot , mis või v oorjõud ibra u tsioo ni Mida te himõ See m koht õõdab a k abil. . Töötab aalu ühe õ ...
RAKENDUSSTATISTIKA ARVUTUSGRAAFILINE TÖÖ Osa A Valimi A mahuga N=25 variatsioonirida: 22 96 91 75 74 75 25 79 12 38 95 10 71 0 79 24 86 91 96 5 40 85 69 82 39 1.Leida keskväärtuse, dispersiooni, standardhälbe, mediaani ja haarde hinnangud. Keskväärtus: Excel: AVERAGE x=58,36 Dispersioon: Excel: VAR Sx²=1072,74 Standardhälve: Excel: STDEV Sx=32,75 Mediaan: Mediaan on variatsioonirea keskmine element paarituarvulise valimi korral või kahe keskmise elemendi poolsumma paarisarvulise valimi korral. Excel: MEDIAN Me=74 Haare: =96-0=96 R=96 2. Leida keskväärtuse ja dispersiooni usaldusvahemikud (eeldades üldkogumi normaaljaotust ning võttes olulisuse nivooks = 0.10). Keskväärtuse usaldusvahemik...
1. 1. N n . , m k . N = 20, n = 5, m = 4, k = 2. . . C nk C Nm--nk C 52 C152 5!15!4!16! 5 4 3 15 14 4 P ( A) = = = = = 0,217 . CN m C 204 2!3!2!13!20! 2 20 19 18 17 2. n , k . , m . n = 10, k = 4, m = 2. . . C km C 42 4!2!8! 43 2 P ( A) = m = 2 = = = = 0,133 . Cn C10 2!2!10! 10 9 15 3. . 15% , 25%, 30%. , ( ) . . : A1 ; A2 ; A3 . , ( ) P ( A) = P ( A1 A2 A3 + A1 A2 A3 + A1 A2 A3 ) = = P( A1 A2 A3 ) + P( A1 A2 A3 ) + P ( A1 A2 A3 ) = = P ( A1 ) P ( A2 ) P ( A3 ) + P ( A1 ) P ( A2 ) P ( A3 ) + P ( A1 ...
TALLINNA TEHNIKAÜLIKOOL Materjalitehnika instituut Jüri Pirso KÕVASULAMID e. KERMISED Loengukonspekt aines KÕVASULAMID Tallinn 2004 1 EESSÕNA . Käesolev loengukonspekt käsitleb kõvasulamite e. kermiste koostist, valmistamise tehnoloogiat, omadusi ja kasutamist. On toodud nende omadused ja näidatud kuidas materjalide keemilise koostise ja tehnoloogia ning struktuuri muutmisega saab muuta kõvasulamite mehaanilisi (kõvadus, tugevus, purunemissitkus) ja keemilisi (oksüdeerumist, korrodeeruvust hapetes ja korrosioon- erosiooni) omadusi. Eestikeelne kirjandus selles valdkonnas praktiliselt puudub. Mõningast informatsiooni kermiste koostise, tehnoloogia ja omaduste kohta on toodud ,,Metalliõpetus ja metallide tehnoloogia" osa 2, mllest on soovitav kermiseid puudutav p...
Teoreetiline informaatika Kordamisküsimuste vastused Eero Ringmäe 1. Hulkade spetsifitseerimine, tehted hulkadega, hulgateooria paradoksid. Hulk: Korteezh järjestatud lõplik hulk. Hulk mingi arv elemente, mille vahel on leitav seos klassifitseeritud elementide kogum. Hulk samalaadsete objektide järjestamata kogum. Hulga esitamine: elementide loeteluna A = {2;3;4} predikaadi abil A = {x | P(x)} Tühihulk on iga hulga osahulk. Iga hulk on iseenda osahulk. Hulga boleaan kõigi osahulkade hulk. H boleaan on 2H. 2H = {x | x on osahulgaks H-le}. Boleaani võimsus |2H| = 2|H| Tühja hulga boleaani võimsus on 1. Tehted: Hulkade võrdsus = A on B osahulk AND B on A osahulk. Ekvivalentsiseose definitsioon ((A => B) && (B => A)) hulgas sisaldavad samu elemente. Hulga osahulk võib võrduda hulgaga. Hulga pärisosahulk ei või võrduda. Hulkade ühend ...
1. Kirjeldava statistika põhimõisted: Aritmeetiline keskimine X=(x1+x2+...+xN)/N=( i=1N xi)/N Kaalutud keskmine- keskmiste keskmine. On teada rühmade keskmised ja objektide arvud. Mediaan Kui N on paaritu, siis on mediaan järjestatud statistilise rea keskmine liige. Kui N on paaris, siis on mediaan järjestatud arvrea kahe keskmise liikme poolsumma. Kvartiilid p-protsentiil on arv, millest p protsenti andmetest on temast väiksem või võrdne ja (100-p) protsenti suurem või võrdne. 25- protsentiili nim. esimene kvartiil. Mediaan on 50-protsentiil e. teine kvartiil. 75-protsentiil nim. kolmas kvartiil. Mood arvrea suurima sagedusega liige. Dispersioon 2= ((x1-x)2+(x2-x)2+...+(xN-x)2)/N =(i=1N(xi-x)2)/N Standardhälve =2 Haare arvrea suurima ja vähima vä...
Mustad ja värvilised metallid Värvilismetallid ja nende sulamid Värvilismetalle ja -sulameid liigitatakse a) tiheduse järgi: · kergemetallid - 5000 kg/m3 (Al, Mg, Ti), · keskmetallid 5000 - 7800 kg/m2 (Sn, Zn, Cr), · rasked metallid üle 7800 kg/m2 (Pb, Cu, Co, Au, W, Mo); b) sulamistemperatuuri järgi: · kergesti sulavad - 327° C (Mg, Al, Pb), · keskmistel temperatuuridel sulavad 327 - 1539° C (Cr, Mn, Ni, Au), · raskesti sulavad > 1539° C (W, Mo, Ti ); c) vääringu järgi · väärismetallid (Pt, Ag, Au), · haruldased metallid (Li, Be, Ti, Ga, W), Tööstuslikult kasutatakse 1) kergeid värvilismetallide Al, Mg, Bn, Cr, Ti, Fe jt. sulameid lennukitööstuses; 2) Al, Cu, Cr, Zn - aparaadiehituses; 3) Ag, Cu, Cr, Al, Zn - mõõteriistades; 4) Al, Cu, (Ag), Fe - juhtmetena elektrotehnikas ja energeetikas; 5) Cu ja Pb, Sn, Zn, Al sulamid (pronksid, messingid, babiidid) - masinaehituses. Tabel 1.1: Värvilismetallide peami...
44,84 Keskväärtus 44,84 ül4 1 Dispersioon 814,056666667 814,05667 intervalli nr. 1 Mediaan 38 28,531678 1 7 Haare 86 2 10 t-statistik -0,9043112513 3 15 50 4 16 5 19 1,7108820799 24 35 Histogr 38 0,4780363352 38 0,4168338365 8 41 1,7108820799 7 6 41 36,4150285018 5 44 13,8484250272 4 49 814,056666667 ...
45,04 Keskväärtus 45 ül4 1 Dispersioon 1167,833 1164,123 intervalli nr vahemik 4 Mediaan 38 1 0-20 6 Haare 97 2 20-40 7 t-statistik -0,706614 3 40-60 10 50 4 60-80 11 5 80-100 12 1,7108820799 15 20 10 Histogra 25 0,4780363352 9 27 0,4168338365 8 33 1,710882 7 38 36,41503 6 46 13,84843 5 52 1164,123 62 ...
EKSPERIMENTAALNE TÖÖ Kaksiksoola ja kompleksühendi dissotsiatsioon 1.1 Kolme katseklaasi valada ~2 mL FeNH4(SO4)2 lahust. a) ühte katseklaasi lisada tilkhaaval 1 M H2SO4 lahust kuni FeNH4(SO4)2 hüdrolüüsist tingitud punakas-pruuni värvuse kadumiseni. Seejärel lisada mõned tilgad NH4SCN lahust. Kui lahuses on Fe3+ ioone värvub lahus tekkiva [Fe(SCN)]2+ tõttu punaseks. Lahus värvus punaseks, seega Fe3+ ioonid olid olemas. Fe3+ + NH4SCN[Fe(SCN)]2+ + NH4+ b) teise katseklaasi lisada mõned tilgad konts. NaOH lahust ja soojendada. Kui lahuses on NH4+ ioone, on tunda eralduva ammoniaagi lõhna. NH4+ + NaOH NH3 + H2O + Na+ c) kolmandasse katseklaasi lisada 0,5-1 mL BaCl lahust. Kui lahuses on SO42 ioone, tekib rasklahustuva BaSO4 sade. Tekkis sade, seega SO42 ioonid olid olemas. SO42- + BaClBaSO4 + 2 Cl- FeNH4(SO4)2- Fe3+ + NH4+ + 2 SO42- 1.2 Võtta kahte katseklaasi ~2 mL K3[Fe(CN)6] lahust a) ühte katseklaasi lisada mõned tilgad NH4SCN l...
Simuleerimine X Olgu meil juhuslik vektor X =( ) Y . Juhuslikud suurused X ja Y on antud juhul tunnused, mis koosnevad 40 objektist. Tunnused X ja Y olgu alljärgnevad: μ,σ X ~ μ lahendaja vanusega aastates ja standardhälve σ = N ¿ ) , kus keskväärtus 2∗lahendaja kinganumber 10 ning Y = aX+U, kus konstant a võrdub lahendaja kinga 0, σ numbriga ning U N ¿ ), kus σ =2∗(lahendaja vanus aastates ) . Ülesanne 1) Leidke lineaarne korrelatsioonikordaja corr(X,Y). 2) Leidke juhuslike suuruste X+Y keskväärtusele 0.95 usaldusintervall. Mis on selle intervalli suurim ja vähim väärtus? Lahendus Ülesanne on lahendatud MS Exceli abil. Lahendaja andmed: X ~ N (21;8.4) Y = 42X + U U ~ N (0, 42) X ja U väärtust...
Eesti madalikud Lääne-Eesti madalik, maa stikurajo on Lääne Eestis, hõlma b ka Vorm si saar e; piirneb Põhja Ee sti lavam a a, Kõrve m a a ja Pärnu mad alikuga. Lään e Ee sti mad alik on ulatuslik tasan e ala, mis rannikult sis e m a a suuna s tasapisi tõus e b. Ranniku lähe luiteah d al leidub elikk mad e, alikku läbivad otsa m o r e e ni ja d e o osid e read. Kohati esin esuuri b soid , mis paiknev a d mandrijää servakuhjatiste ning ranna m o o d u sti ste taga. Virtsu ja Pärnu Jaagupi vah elis el alal ...
Tallinna Tehnikaülikool Informaatikainstituut Töö Exceli töökeskkond ja joonestusvahendid Üliõpilane Maria Ni Õppemärkmik Õppejõud Jüri Vilipõld Õpperühm estusvahendid 142937 YASB11 Maria Ni 142937 YASB11 M a r i a N 4 2 9 3 7 i 4 2 9 3 7 x 4 2 9 3 7 x 4 2 9 3 7 x 4 2 9 3 7 x 4 2 9 3 7 x 4 2 9 3 7 x 4 2 9 3 7 x 4 2 9 3 7 x 4 2 9 3 7 KOKKU 40 20 90 30 70 28/09/14 x x x x x KESK 7 3 9 2 4 5 7 3 9 2 4 5 7 3 9 2 4 5 7 3 9 2 4 5 7 ...
METALLIDE JA SULAMITE SISEEHITUS 1. Milliste põhiomaduste (4) tundmine on vajalik materjalide valikul ja kasutamisel? Füüsikalised omadused: Värv, Tihedus (mass mahu ühikus), Sulamis temperatuur °C, Soojus juhtivus, Soojus paisumine, Soojus kahanemine, Soojus mahtuvus, Metallide magneetilised omadused. Magnetetilised omadused: magneetilisevälja tugevus (A/m), voo tihedus (T), Magneetiline läbitavus µ (H) Keemilised omadused: Metallil on suur puudus, võime oksüdeerida, kas kokkupuutes O2-ga, H2O, hapete või leelistega. Metallid selle tagajärjel hävivad. Korrosioon: Meterioloolistes tingimustes (roostetamine)., Keemiline korosioon agresiivses keskonnas, Elektrolüütiline korosioon, kus kaks kontaktis olevat metalli vedelas elektrolüüdis hävitavad teineteist., Kõrge temperatuuri korosioon Tehnoloogilised omadused: Valatavus, Sepitsetavus, Keevitatavus, Lõike töödeldavatus 2. Milline on kristallilise, a...
Päikesesüsteem Päike · Päike tekitab Maal magnettorme, ilmastikumuutusi ,virmalisi, biosfääri muutusi ja raadiohäireid. · Mass on 2 x1030 kg , raadius 7 x 108 m, heledus 4 x 1026 W · Temperatuur pinnal 5800 0 K ning tuumas 15600000 0 K. · Päike peaks meid rõõmustama soojuse ja valgusega veel umbes 5-6 miljardit aastat. Merkuur · Päikesele lähim planeet. · Keskmine kaugus päikesest on 5,8 x 1010 m. Tiirlemisperiood 88 ööpäeva ja pöörlemisperiood 176 ööpäeva. · Raadius on 2,420 x 106 m, mass on 3,3 x 1023 kg, tihedus 5,44 g/cm3, temperatuur on vahemikus -173 0C + 4300C - ni . ·Atmosfäär Merkuuril praktiliselt puudub ja sellepärast ongi nii suured temperatuuri kõikumised. Veenus · Veenuse kaugus Päikesest on 1,08 x 1011 m , raadius on 6,07 x 106m , mass on 4,9 x 1024 kg, tihedus on 4,95 g/cm3. · Tiirlemisperiood 225 ja pöörlemisperiood 117 ööpäeva. · Tihe atmosfää...
1.1. Metalsed materjalid 1,0%. Lisandid viiakse terasesse selle desoksüdee- rimise käigus; ühinedes terases oleva hapnikuga lähevad nad räbusse. Lahustudes rauas paran- 1.1.1. Rauasüsinikusulamid davad nad terase omadusi. Räni lahustununa rauas tõstab terase Teras voolavuspiiri, mis aga halvendab terase külmdefor- meeritavust (stantsimisel, tõmbamisel). Seetõttu Lisandid terases kasutatakse deformeerimise teel valmistatavate Raud on metallidest tähtsaim, kuid puhtal kujul detailide puhul väikese ränisisaldus...
1. Kui palju muutub 300 grammise rauatüki siseenergia kui tema temperatuur väheneb 40°C võrra? Raua erisoojus on 460 J/(kg·°C). m= 300 g= 0,3 kg Q= cm∆t ∆t= -40 °C c= 460 J/(kg*°C) Q= 460 J/(kg*°C)* 0,3 kg*(-40 °C)= -5520 J Q=? Vastus: Rauatüki siseenergia väheneb 5520 J võrra. 2. Mitu kilogrammi jääd (erisoojus 2200 J/(kg·°C)) soojenes -20°C-lt -10°C-ni, kui selle protsessi käigus vabanes 0,6 MJ energiat? t1=-20 °C Q= cm∆t Q t2= -10 °C m= c∆t c= 2200 J/(kg*°C) ∆t= -10 °C – (-20°C)=10 °C Q= 0,6MJ= 600 000 J 600 000 J m= =27 kg m=? ...
Mat. analüüsi eksami küs. vastused: OSA 1 1. Millisel tingimusel nimetatakse sümbolit x muutujaks mingis hulgas X? Kui sümbol x tähistab hulga X suvalist elementi, siis nimetatakse sümbolit x muutujaks hulgas X 2. Tooge hulkade kohta 2 näidet! y fx () Reaalarvude-, kompleksarvude-, vektorite-, maatriksite-, kaubahalli kauba hulk. 3. Mis on operaator? Tooge 2 näidet! Eeskirja f(f()fx()) , mis näitab kuidas leida muutuja x väärtusele hulgas X vastavat muutuja x hulgas Y, nimetatakse operaatoriks. väärtust f ( x) Näited: aritmeetilised tehted reaalarvudega, aritmeetilised tehted kompleksarvudega,...
RAKENDUSSTATISTIKA Kontrollküsimused 12.2005 1. Tõenäosus ja tõenäosuse põhilised omadused. Tingimuslik tõenäosus. Bayes'i valem 0 P(A) 1; P(AB) = P(A) + P(B), AB= või U. Tingimuslik tõenäosus tõenäosus sündmusele A kui toimus sündmus B - P(A/B) = P(AB) / P(B) 2. Sündmus ja vastandsündmus. Sõltuvad ja mittesõltuvad sündmused. Sündmuste väli P(A/B) = P(A), P(AB) = P(A)P(B) 3. Sündmuste algebralised operatsioonid. Sündmuste summa ja korrutis. C = F D> C =F D> F> 4. Juhuslik suurus X = X(e) 5. Jaotusseadus ja selle esitamine. Jaotusfunktsioon F(x) ja tema põhiomadused. Väärtus x ja tema tõenäosus p. F(x) juhuslikule suurusele X on tõenäosus, et X võtab väärtuse vähem kui antud arvul x. F(x) = P(Xx). P(x´ X x´´) = F(x´´) - F(x´); 0 F(x) 1; F(x1) F(x2) 6. Tõenäosuse tihedusfunktsioon f(x) ja tema põhiomadused. f(x) = lim P(xXx+x)...
Analüütilise keemia näidisülesanded 2013 1. Mitu grammi 50 massi%-list NaOH (molaarmass 40 g/mol) lahust tuleb lahjendada 1 liitrises mõõtkolvis, et valmistada 0.10 M NaOH lahus. Lahendus: 1 liitri 0.1M NaOH lahuse valmistamiseks kulub 0.1 mooli NaOH: Nüüd arvutame, millises koguses 50 massi% NaOH sisaldub 0.1 mooli NaOH. Teisendame moolid grammideks 0.1 × 40 = 4.0 g, seega me vajame 4.0 grammi NaOH. Kui 4.0 g moodustab 50% kogu alglahuse massist, siis kogulahuse mass on 4.0 × 100 / 50=8.0 g Vastus: 8.0 g. 2. Mitu milliliitrit 21.6massi%-list Na2CO3 lahust (tihedusega 1.019g/ml) ja 0.10 M Na2CO3 lahust (tihedus 1 g/ml) on vaja kokku segada, et saada 500 ml 0.50 M Na2CO3 lahus (tihedus 1 g/ml) (segunemisel vesilahuste ruumalad ei vähene) Lahendus: Teisendame kõik kontsentr...
D IU M IN m i s- Kee eratuur e m p t all t C , me l a v 0 ° r g l t su 200 is- ke e l t u l a m u r rv u s S ra t u v ä g e p e b e v a l tem °C , h õ 5 6 . 6 , 31 k e 1 s 7 ta h e d u h m e tih 3 pe Mg / m v e e s s tuv l a h u i tt e m IIIA r ü Järje hma ele n men asub umber: t 5 pe 4 9 49 p root rioodis neut ...
RAKENDUSSTATISTIKA ARVUTUSGRAAFILINE TÖÖ Osa A Valim A mahuga N=25 variatsioonirida: 69 10 76 79 84 41 15 87 44 49 38 16 58 7 24 19 82 1 40 38 35 87 51 1 69 1. Leida keskväärtuse, dispersiooni, standardhälbe, mediaani ja haarde hinnangud. Keskväärtus: Excel: AVERAGE x = 44,80 Dispersioon: Excel: VAR Sx² = 814,417 Standardhälve: Excel: STDEV Sx = 28,538 Mediaan: Mediaan on variatsioonirea keskmine element paarituarvulise valimi korral või kahe keskmise elemendi poolsumma paarisarvulise valimi korral. Excel: MEDIAN Me = 41 Haare: ...
1. Leida keskväärtuse, dispersiooni, standardhälbe, mediaani ja haarde hinnangud. Jr x i− ´x i ¿2 k N x i−´x i ¿ nr 1 1 -43,28 1873,158 2 2 -42,28 1787,598 3 5 -39,28 1542,918 4 14 -30,28 916,8784 5 18 -26,28 690,6384 6 19 -25,28 639,0784 7 25 -19,28 371,7184 8 27 ...
Osa B. Mõõtetulemuste hinnangud, usaldusvahemikud ja statistiline jaotumine 3. Leida detaili mõõtme B keskväärtus ning standardhälve. keskväärtus standardhälve Mõõtme B väärtused [mm] B1 20,063 20,121 20,163 20,182 20,105 20,106 20,039 20,153 20,063 20,03 B2 20,049 20,083 20,123 20,134 20,071 20,136 20,079 20,152 20,128 20,096 B3 20,133 20,026 20,084 20,111 20,1 20,071 20,117 20,1 20,14 20,045 B4 20,117 20,087 20,084 20,12 20,045 20,1 20,176 20,084 20,101 20,049 B5 20,072 20,095 20,09 20,053 20,124 20,073 20,134 20,127 20,071 20,1 (xi - x)2 B1 0,0012 0,0005 0,0042 0,0070 0,0000 0,0001 0,0035 0,0030 0,0012 0,0046 B2 0,...
RAKENDUSSTATISTIKA ARVUTUSGRAAFILINE TÖÖ Osa A Valimi A mahuga N=25 variatsioonirida: 54 32 30 54 89 54 9 94 51 69 19 15 33 88 37 87 94 49 18 85 43 43 41 62 81 1.Leida keskväärtuse, dispersiooni, standardhälbe, mediaani ja haarde hinnangud. Keskväärtus: Excel: AVERAGE x=53,24 Dispersioon: Excel: VAR Sx²=705,69 Standardhälve: Sx=26,56 Mediaan: Mediaan on variatsioonirea keskmine element paarituarvulise valimi korral või kahe keskmise elemendi poolsumma paarisarvulise valimi korral. Me=51 Haare: R=94-9=85 2. Leida keskväärtuse ja dispersiooni usaldusvahemikud (eeldades üldkogumi normaaljaotust ning võttes olulisuse nivooks = 0.10). Keskväärtuse usaldusvahemik: = 0,10 t0,1; 24= 1,711 (Studenti tabelist) Dispersiooni usaldusvahemik: = 0,10 ja (leitud Exceli...
- 1. - , () . . - , (, ) - , ; , . , 0 , ( ) . (Zn, Al, ). E 0 Al 3+ / Al = -1,66V . [ ] pH () E 0 ( Zn 2+ / Zn ) = -0,76V pH = - log H + . ( ) E 0 Fe 2+ / Fe = -0,44V . , . - , 1 ...
Kaksiksoola ja kompleksühendi dissotsiatsioon 1.1 Kolme katseklaasi valada ~2 mL FeNH4(SO4)2 lahust a) ühte katseklaasi lisada tilkhaaval 1 M H 2SO4 lahust kuni FeNH4(SO4)2 hüdrolüüsist tingitud punakas-pruuni värvuse kadumiseni. Seejärel lisada mõned tilgad NH4SCN lahust. Kui lahuses on Fe 3+ ioone värvub lahus tekkiva [Fe(SCN)]2+ tõttu punaseks. b) teise katseklaasi lisada mõned tilgad konts. NaOH lahust ja soojendada. Kui lahuses on NH4+ ioone, on tunda eralduva ammoniaagi lõhna. c) kolmandasse katseklaasi lisada 0,5-1 mL BaCl lahust. Kui lahuses on SO 42 ioone, tekib rasklahustuva BaSO4 sade. Kas lahuses oli nimetatud ioone? Kirjutada soola dissotsiatsioonivõrrand ja ioonide tõestusreaktsioonide võrrandid. 1.2 Võtta kahte katseklaasi ~2 mL K3[Fe(CN)6] lahust a) ühte katseklaasi lisada mõned tilgad NH 4SCN lahust. Kas lahuses on Fe3+ ioone? b) teise katseklaasi ...
Rakendusstatistika arvestusharjutus AGT-1 Osa A 1. Arvkarakteristikud Keskväärtus N µ = xi pi µ = 44,8 i =1 (Kasutades Exceli funktsiooni AVERAGE) Dispersioon N 2 = ( xi - µ ) 2 p i 2 = 814,4 i =1 (Kasutades Exceli funktsiooni VAR.P lisaks kontrollisin Excelis vahetulemusi kasutades) Standardhälve = 2 = 814,4 = 28,54 Mediaan Me = 41 Variatsioonirea keskmine arv (juhul kui on tegemist paarituarvutlise valimiga) või kahe keskmise elemendi poolsumma (kui on tegemist paarisarvulise valimiga) (Lisaks saadav kasutades Exceli funktsiooni MEDIAN) Haare Valimi suurima ning väikseima elemendi vahe R = x max - x min R= 97 - 0 = 97 2. Jaotuse analüüs Võtan olulisuse nivooks = 0,10 ning eeldan normaaljaotust. Keskväärtuse usaldusvahemik 1) Keskväärtuse ja standardhälbe hinnangud: 1 N 1 N µ^ = xi = xi...
annaabi.ee 
