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.
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..........................................................................
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
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
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
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
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
PRT PRT AASTA PUU RIN PL ASIM KAUG D1 1062 1118 2008 12 1 MA 1,0 18,9 18,2 1062 1118 2008 3 1 MA 2,0 7,3 17,8 1062 1118 2008 11 1 MA 2,0 18,0 13,8 1062 1118 2008 5 1 MA 3,0 11,7 17,4 1062 1118 2008 1 1 MA 4,0 3,4 10,9 1062 1118 2008 10 1 MA 7,0 17,2 17,0 1062 1118 2008 13 1 MA 10,0 19,0 18,1 1062 1118 2008 6 1 MA 13,0 7,9 11,5 1062 1118 2008 7 1 MA 15,0 9,8 13,2 1062 1118 2008 8 1 MA 19,0 13,7 8,9 1062 1118 2008 9 1
Kõik kommentaarid