Leidsid 33 sarnast õppematerjali, mis on seotud failiga "Rakendusstatistika". Need materjalid aitavad sul teemat sügavamalt mõista.
kursus, kvartiil, jääk, standardhälve, keskväärtus192 84 169 70 Mood 169 mode Mood 73 179 84 169 71 Mediaan 183.5 quartile(2) või median Mediaan 79 180 80 169 71 Alumine kvartiil 175 quartile(1) Alumine kvartiil 75 188 70 169 72 Ülemine kvartiil 189 quartile(3) Ülemine kvartiil 84 192 73 169 72 Dispersioon 83.676768 var Dispersioon 34.959495
176 70 198 90 187 80 199 90 169 87 199 90 Leidke tunnuse pikkus järgmised arvkarakteristikud: Aritmeetiline keskmine 182.4 Harmooniline keskmine 181.94 Geomeetriline keskmine 182.17 Miinimum 165 Maksimum 199 Variatsiooniamplituud 34 Mood 169 Mediaan 183.5 Alumine kvartiil 175 Ülemine kvartiil 189 Dispersioon 83.68 Standardhälve 9.15 Asümmeetria kordaja -0.005 Ekstsessi kordaja -1.05 Variatsioonikoefitsiendid variatsiooniamplituudi järgi 18.64 standardhälbe järgi 5.02 dke tunnuse pikkus järgmised arvkarakteristikud: average harmean geomean min max max-min mode
60 0.50 0.40 Osakaal 0.30 0.20 0.10 0.00 [155;162] (162;169] (169;176] (176;183] (183;190] (190;197] Pikkus 1 Alumine kvartiil: 2.75 2 2.75 3 4 4 7 8 37 väga hea keskmine hea väga hea
Decimal Binary Octal Hexadecimal Base-10 Base-2 Base-8 Base-16 0 0 0 0 1 1 1 1 2 10 2 2 3 11 3 3 4 100 4 4 5 101 5 5 6 110 6 6 7 111 7 7 8 1000 10 8 9 1001 11 9 10 1010 12 A 11 1011 13 B 12 1100 14 C 13 1101 15 D 14 1110 16 E 15 1111 17 F 16 10000 20 10 17 10001 21 11 18 10010 22 12 19 10011 23 13 20
, -- [ ] (+/- () ) : , . , . «» . C. . 9- c 8 2008 : : 2- 7 2000 -- 7 2008 (. . 31 1999 ) (2000-2004) (.., 2004) -: (2004-2007) (2007-2008) : : 5- 16 1999 -- 7 2000 (. . 9 1999 ) ( : 31 1999) : : -- : -- : · · · · o · o · o · · o o · o o · · · · · · · · · · · · : o 17 1991 o 25 1993 o 12 1993 · : o 1995 · 1999 · 2003 · 2007 · : o 1996 · 2000 · 2004 · 2008 · · · · · (. 7 1952 (56 ), , , ) -- , 8 2008 -- . 7 2000 7 2008 ( . .
Teravilja Kartuli Min. Piima lehma saak saak väetisi/ha Lehmade kohta aastas Sigade Maakond Majand Aasta (ts/ha) (ts/ha) (kg) arv (kg) arv Harju Aasmae 83 25 141 318 809 3404 1170 Harju Alavere 83 31 187 279 924 3600 3595 Harju Arukyla 83 22 155 196 1707 3637 3692 Harju Habaja 83 21 133 177 1267 2877 4087 Harju Haiba 83 25 141 245 919 3354 2920 Harju Kehra 83 21 126 296 1555 3211 1380 Harju Koidula 83 23 173 204 638 3435 1661 Harju Kungla 83 20 91 231 837 3245 1244 Harju
42, 44, 41, 42, 43, 45, 44, 46, antud Moodustada 40, 41,andmete 43, 44 põhjal sagedustabel ja jaotustabel. 11 12 Ühe klassi õpilaste pikkused (cm). 161, 173, 168, 159, 166, 64, 171, 170, 167, 177, 163, 159, 162, 172, 169, 170, 165, 16, 174, 162, 166, 158, 169, 178, 169, 164, 171. Moodustada sagedustabel jaotades andmed 5 klassiks. 13 Tunnuse keskväärtus on tunnuste aritmeetiline keskmine. Kui objekte on palju, siis on mõistlik kasutada sagedustabelit 14 Aritmeetilise keskmise eelised: 1) kasutab kogu infot 2) on aluseks paljudele teistele näitajatele 15 Aritmeetilise keskmise puudused: 1) kui jaotus on mitmetipuline või U- kujuline, siis ei pruugi aritm. keskmine olla tunnuse kuigi iseloomulik väärtus 2) on tugev abstraktsioon, sellist
AA KUU PÄEV PÜÜNIS SILM LIIK TL TW SUGU 2007 5 8 SV 22 AHV 164 47,2 0 2007 5 8 SV 22 AHV 183 80,4 0 2007 5 8 SV 25 AHV 200 90,2 0 2007 5 8 SV 16 AHV 120 17 1 2007 5 8 SV 16 AHV 120 18 1 2007 5 8 SV 16 AHV 125 19,8 0 2007 5 8 SV 16 AHV 130 21 0 2007 5 8 SV 16 AHV 130 21,7 0 2007 5 8 SV 16 AHV 130 22,2 1 2007 5 8 SV 16 AHV 130 22 1 2007 5 8 SV 16 AHV 132 25,6 0 2007 5 8 SV 16 AHV 132 19 0 2007 5 8 SV 16 AHV 138 25,5 1 2007 5 8 SV 22 AHV 160 43,4 0 2007 5 8 SV 22 AHV 162 43,5 0 2007 5 8 SV 22
Leia arvuderea 2 Minimaalne väärtus 1 2 Maksimaalne väärtus 200 2 Mood 146 3 Mediaan 103 4 Aritmeetiline keskmine 103.0569476 4 Teine kvartiil 103 5 Kolmas kvartiil 158 5 6 6 7 Kuva punaselt arvud, mis jäävad teise ja kolmanda kvartiili vahele 7
Teravilja Kartuli Min. Piima lehma saak saak väetisi/ha Lehmade kohta aastas Sigade Maakond Majand Aasta (ts/ha) (ts/ha) (kg) arv (kg) arv Harju Aasmae 83 25 141 318 809 3404 1170 Harju Alavere 83 31 187 279 924 3600 3595 Harju Arukyla 83 22 155 196 1707 3637 3692 Harju Habaja 83 21 133 177 1267 2877 4087 Harju Haiba 83 25 141 245 919 3354 2920 Harju Kehra 83 21 126 296 1555 3211 1380 Harju Koidula 83 23 173 204 638 3435 1661 Harju Kungla 83 20 91 231 837 3245 12
II 1. : · ; · ; · ; · ; · . 2. (, , ) . 3. . , , , . 4. - (01.01.2003) , . , , , , . 5. , , , : · () () · () · ( ) , . : · · , · · 6. - , , , . : (a) , , ( ); (b) , ( ). 3. , , . 4. . , . 7. 1. , . « , : () ; - . - - - - ; - . , .. 8. , ? . , , . , , , . . 9. . 1. , (, ) , . 2. : - . ; - ; - : . 3. . , . , .. : ()
=450 :15=30a ; Mo = 20a ; Me = xi ; i= N 1 ; i = 8 ; Me = 23. X 2 =476 : 29,7530a ; Mo = 20a ; Me= x i xi 1 i= N ; i=8 1 X 2 2 1 Me= 2324=23,5 2 Hajuvuse karakteristikud iseloomustavad tunnuse hajuvust. Variatsiooni ulatus [max min = 75 - 18 = 57 (*ülesanne 05)] Alumine ja ülemine kvartiil q ; q Dispersioon ja standarthälve Variatsiooni kordaja Alumine kvartiil on tunnuse väärtus, millest väiksemaid väärtusi on variatsioonireas 25% ja ülemine kvartiil on tunnuse väärtus, millest suuremaid väärtusi on variatsioonireas 25%. 1 N Me= x i x i1 i= =4 N = 8 2 2 1 Me= 2020=20 <- q 2 1 Me= 2729=28 <- q (*ülesanne 05) 2 Hälve näitab kui suur on Xi erinevus aritmeetilisest keskmisest (hälve); X i- X
STAT# 601 Nods, 228 Vars, 187 Grps, 41 Inps, 0 Cons, 32 Outs MODE# STRUCTURAL VAR# 0: (i_______) "i_41" VAR# 1: (i_______) "i_40" VAR# 2: (i_______) "i_39" VAR# 3: (i_______) "i_38" VAR# 4: (i_______) "i_37" VAR# 5: (i_______) "i_36" VAR# 6: (i_______) "i_35" VAR# 7: (i_______) "i_34" VAR# 8: (i_______) "i_33" VAR# 9: (i_______) "i_32" VAR# 10: (i_______) "i_31" VAR# 11: (i_______) "i_30" VAR# 12: (i_______) "i_29" VAR# 13: (i_______) "i_28" VAR# 14: (i_______) "i_27" VAR# 15: (i_______) "i_26" VAR# 16: (i_______) "i_25" VAR# 17: (i_______) "i_24" VAR# 18: (i_______) "i_23" VAR# 19: (i_______) "i_22" VAR# 20: (i_______) "i_21" VAR# 21: (i_______) "i_20" VAR# 22: (i_______) "i_19" VAR# 23: (i_______) "i_18" VAR# 24: (i_______) "i_17" VAR#
1. Anija 2. Harku 3. Jõelähtme 4. Keila 5. Kernu 6. Kiili 7. Kose 8. Kuusalu 9. Kõue 10. Nissi 11. Padise 12. Raasiku 13. Rae 14. Saku 15. Vasalemma 16. Viimsi 17. Emmaste 18. Kõrgessaare 19. Käina 20. Alajõe 21. Aseri 22. Avinurme 23. Iisaku 24. Illuka 25. Jõhvi 26. Kohtla 27. Kohtla-Nõmme 28. Lohusuu 29. Lüganuse 30. Maidla 31. Sonda 32. Toila 33. Tudulinna 34. Vaivara 35. Jõgeva 36. Kasepää 37. Pajusi 38. Pala 39. Palamuse 40. Puurmani 41. Põltsamaa 42. Saare 43. Tabivere 44. Torma 45. Albu 46. Ambla 47. Imavere 48. Järva-Jaani 49. Kareda 50. Koigi 51. Koeru 52. Paide 53. Roosna-Alliku 54. Türi 55. Väätsa 56. Kullamaa 57. Lihula 58. Noarootsi 59. Nõva 60. Oru 61. Ridala 62. Risti 63. Taebla 64. Haljala 65. Kadrina 66. Laekvere 67. Rakke 68. Rakvere 69. Rägavere 70. Sõmeru 71. Tamsalu 72. Tapa 73. Vihula 74. Vinni 75. Viru-Nigula 76. Väike-Maarja 77. Ahja 78. Kanepi 79. Kõlleste 80. Laheda 81. Mikitamäe 82. Mooste 83. Orava 84. Põlva 85. Räpina 86. Valgjärv
62 Leia arvuderea 159 Minimaalne väärtus 1 146 Maksimaalne väärtus 200 38 Mood 146 152 Mediaan 103 17 Aritmeemtiline keskmine 103,0569 74 Teine kvartiil 103 140 Kolmas kvartiil 158 19 162 131 Kuva punaselt arvud, mis jäävad teise ja kolmanda 181 kvartiili vahele 143 181
51- Omanik/FI 10- E või ev Pm.maa, 12-Pm.maa, juht 1 - omandis, 11-Pm.maa, ühiskasutuse Maakasutus v_toojou_a jrk Aasta 5_Maakond ha renditud, ha s, ha kokku astauhik X1 X3 X4 X5 X6 X7 X8 1 2000 Jõgeva 0,00 2 177,00 0,00 2 177,00 0,00 2 2000 Jõgeva 0,00 872,00 0,00 872,00 0,00 3 2000 Jõgeva 46,70 38,00 0,00 84,70
992 94 2209 12.628 26.500 28 1 0.008 1 26.5 702.25 3.277 124 14.355 14.924 13.757 Dispersioon Standardhälve 2. j. tsentraalmoment xi ni Variatsioonikordaja 5.5 2 8.5 16 11.5 28 14.5 41 17.5 20 20.5 12 23.5 4 26
1. Abiturient keskkoolilõpetaja 61. Duplikaat (dublikaat) koopia 2. Absoluutne täielik 62. Efekt mõju, mulje (üllatav) 3. Abstraktne kujutatav 63. Eksemplar üksik ese 4. Absurdne võimatu 64. Entsüklopeedia teatmeteos 5. Adekvaatne vastav 65. Fajanss peen valge savi 6. Afekt kontrollimatu tundepuhang 66. Familiaarne liiga tuttavlik 7. Aferist õnnekütt 67. Filigraane peenelt töödeldud 8. Afiss müürileht 68. Forsseerima üle võimendama, kiirendama 9. Akadeemik teadusliku kraadiga isik 69. Fundamentaalne põhiline, põhjapanev 10. Akrobaat võimleja 70. Garaaz autokuur 11.
Euroopa riigid: Aasia riigid: 1. Island, Reykjavik 44. Afganistan Kabul 2. Suurbritannia, London 45. Araabia Ühendemiraadid Abu Dhabi 3. Iirimaa, Dublin 46. Armeenia Jerevan 47. Aserbaidzaan Bakuu 4. Portugal, Lissabon 48. Bahrein Al-Manamah 5. Hispaania, Madrid 49. Bangladesh Dhaka 6. Prantsusmaa, Pariis 50. Bhutan Thimphu 7. Belgia, Brüssel 51. Brunei Bandar Seri Begawan 8. Holland, Amsterdam 52. Filipiinid Manila 9. Saksamaa, Berliin 53. Gruusia Thbilisi 10. Sveits, Bern 54. Hiina Peking 55. Ida-Timor Dili 11. Itaalia, Rooma 56. Iisrael Tel Aviv 12. Austria, Viin 57. India New Dehli 13. Tsehhi, Praha 58.
1. Tõstma lever 2. Tõusma Se lever 3. Minema Aller 4. Omama Avoir 5. Ostma Acheter 6. Maksma Payer 7. Tööle võtma Employer 8. Elama kuskil Habiter 9. Sööma Manger 10. Saatma saadetist Envoyer 11. Reisima Voyager 12. Liigutama/liikuma Bouger 13. Katsuma Toucher 14. Üritama/proovima Essayer 15. Vaatama Regarder 16. Rääkima Parler 17. Puhkama Se reposer 18. Jalutama Se promener 19. Kiirustama Se dépcher 20. Ärkama Se réveiller 21. Magama minema Se coucher 22. Hüüdma/kutsuma Appeler 23. Pesema Laver 24. Ennast pesema Se laver 25. Riidesse panema Habiller kedagi 26. Ennast riietama S'habiller
Varieerimissamm: LS = 0,1 -2 -3 Teisendusfunktsioon: y=4 ^(1-T) |x|^T -4 Teisendusfunktsiooni parameetrid: Baasnivoo: T0 = 1 Varieerimissamm: LT = 0,5 Sisendjaotus baaspunktis ( S = S0 ): Väljundjaotus baaspunktis (S = S0, T = T0 ): Keskväärtus Standardhälve Asümmeetria Ekstsess Keskväärtus Standardhälve Asümmeetria Ekstsess 0,05 0,86 0,06 0,22 0,66 0,54 1,05 0,65 Histogramm: Histogramm: Valimi Xi histogramm Valimi Yi histogramm 100 70
Laiendatud bilanss ja kasumiaruanne BILANSS, kroonides 31.12.2007 31.12.2008 30.12.2009 Varad Käibevarad Raha kokku 218 471 494 454 92 743 Sularaha kassas 84 480 45 303 40 156 Arvelduskontod 133 991 449 151 52 587 Nõuded ja ettemaksed kokku 542 872 247 020 206 867 Nõuded ostjate vastu 320 299 152 192 162 203 Muud nõuded 185 844 23 704 25 455 Intressinõuded 7 944 0 105 Viitlaekumised 0 0 23 404 Muud lühiajalised nõuded 0 0 1 946 Ettemaksed 36 729 71 124 19 209 Laekumata toetused 0 0 0 Varud kokku 342 466 24
TOIDUAINETE KOOSTISE TABELID Koostanud: Merle Rehand Roogade ninetused Kogus Valgud Rasvad Süsivesikud Kalorsus gr gr gr gr K/cal 1. Kirsi-mustsõstra-jõhvika rabarberi jook 200 0 0 22 92 2. Tomatimahl 200 2 0 7 38 3. Õuna-viinamarja jook 200 0.8 0 25.6 102 4. Ploomimahl 200 0.6 0 32.2 132 5. Viinamarjamahl 200 0.6 0 27.6 108 6. Õunamahl-morss 200 1 0 18.2 76 7. Mandariinimahl 200 1.6 0 18 86 8.Mineraalvesi
5 12 60 6 9 54 KOKKU 90 311 Kaalutud aritmeetiline keskmine 3,46 NÄIDE Standardhälve Uuri millistest etappidest koosneb standardhälbe leidmine. Kasutades allpool toodud nooltega nuppu, muuda numbreid ja vaata, kuidas muutub standardhälve. Jälgi ka illustreerivat diagrammi. Püüa sõnastada, millal on standardhälve suurem, millal väiksem. arvud vahed vahede ruudud 30 10 100 N 25 5 25 ( x i -x )2 20 0 0 i=1 15 -5 25
Kodutöö nr 3 õppeaines TUGEVUSÕPETUS (MES0420) Variant Töö nimetus A B Tala tugevusanalüüs Üliõpilane Üliõpilaskood Esitamise kuupäev Õppejõud Konsooliga talaks tuleb kasutada kuumvaltsitud INP-profiiliga ühtlast varrast, mis on valmistatud terasest S235. Tala on koormatud aktiivse punkt- ja joonkoormusega. Tala joonmõõtmed on antud seostega: b = a/2. Punktkoormuse väärtus on F = 10 kN ja ühtlase joonkoormuse intensiivsus tuleb avaldisest p = F/b. Varuteguri nõutav väärtus on [S] = 4. Koormuste mõjumise skeem valida vastavalt üliõpilaskoodi viimasele numbrile A. Tala tugede vahekaugus a valida vastavalt üliõpilaskoodi eelviimasele numbrile B. INP-profiili andmed võib võtta nt Ruukki tootekata
Materjal ja värv valida vastavalt variandile (vt allpool toodud variantide tabel) lehtedelt Materjalid ja Värvid. Materjali ja värvi margi valimiseks kasutada valideerimist loeteluga Materjali hinna ning värvi normkulu ja hinna leidmiseks tabelitest kasutada funktsiooni VLOOKUP() Ristlõike kuju number valida lehelt Kujud õpemärkmiku numbri (ÕM_nr) järgi. See on sama nagu eelmises töös. Ristlõikke number on jääk ÕM_nr jagamisest 50-ga =MOD(ÕM_nr; 50) Materjal ja värv valida allolevast tabelist järgmiselt Materjali liik - a järgi Värvi liik - c järgi a - õppemärkmiku viimane number, b - eelviimane number, c - summa a+b viimane number a Materjal c Värv ÕM_nr Variant 0 betoon 0 mastiks 954 4 1 alumiinium 1 õli
Labortöö aruanne Kondensaatori laadimisprotsess Õppeaine ATE3140 Elektrotehnika ja elektroonika alused Juhendaja: Lauri Kütt Vormistatud: 20.12.2017 Esitatud: 20.12.2017 Sisukord Praktikumi ülesanne...................................................................................................................3 Töö katseandmetega...................................................................................................................6 Lisa: Ostsilloskoobi mõõteandmed............................................................................................8 2 Praktikumi ülesanne Praktikumi sooritasin 03.10.2017 kell 10.00-11.30. Praktikumi juhendas Lauri Kütt. Praktikum koosnes ühest osast: 1. Kondensaatori laadimisprotsess Konde
VEIDRAD NIMED 1. Aet Aksetaga 2. Age Ent 3. Age N. Tuur 4. Ahto Opede 5. Aili Bastusin 6. Ain Ulaadne 7. Airi Bidsees 8. Airis Tokiusab 9. Aita-Leida Kaotatud Koer 10. Aivar Hawaii (loe: aivaravai) 11. Aivo Shier 12. Alar Ahastatudment 13. Alar Meering 14. Allan Ormi 15. Amon Jaak 16. Ande Tusiga 17. Anna, Anti ja Saime Vastahambaid 18. Anna ja Anti Suhu 19. Anne-Tuss Kast 20. Ann Gerjas 21. Ann Õun 22. Ant Enn 23. Anti Biootikum 24. Anti Lakauplusviljandis 25. Anti Loop 26. Anu Leerima 27. Argen Tiina 28. Armin Ägu 29. Argo Llapolepatt 30. Armastank Anu 31. Aru Anne 32. Arul Age 33. Arvi Stusvihikus 34. Aspi Riin 35. Aster Oid 36. Assar Aisk 37. Ats Ihh 38. August Aar 39. August Situnkusen 40. Autor Alli 41. Bale Riin 42. Bill Ants 43. Billy Mees 44. Büroodis Ain 45. Cari Kakar 46. Dead James (loe: teadjamees) 47. Dea Positiiv 48. Deisi Päev 49. Deodor Ant 50. Doris Eja 51. Eda Sitagasi 52. Eedu Rivi 53. Eest Kostja 54. Eike Piminuema 55. Eiko Lester Oolile 56. Eimar
4. Määrata valideerimise abil omal valikul sobivad piirangud mõõtmetele. Materjal ja värv valida vastavalt variandile (vt allpool toodud variantide tabel) lehtedelt Materjalid ja Värvid. Materjali ja värvi margi valimiseks kasutada valideerimist loeteluga Materjali hinna ning värvi normkulu ja hinna leidmiseks tabelitest kasutada funktsiooni VLOOKUP() Ristlõike kuju number valida lehelt Kujud õpemärkmiku numbri (ÕM_nr) järgi. Ristlõike number on jääk ÕM_nr jagamisest 50-ga =MOD(ÕM_nr; 50) Materjal ja värv valida allolevast tabelist järgmiselt Materjali liik - a järgi Värvi liik - c järgi a - õppemärkmiku viimane number, b - eelviimane number, c - summa a+b viimane number a Materjal c Värv ÕM_nr Variant 0 betoon 0 mastiks 061374 24 1 alumiinium 1 õli
199 0,5591245 0,4510960 0,4280760 -0,1814457 -0,0001355 200 0,4362424 0,9930670 0,2555484 0,1279545 0,0000335 Moodustasin X realisatsioonide valimi {xi} mahuga N = 200 (kasutades imiteerimisvalemit) ning Y realisatsioonide valimi {yi} mahuga N = 200 (kasutades teisendusvalemt). Imiteerimisvalem: Teisendusvalem: Y=g(X)=sign(X)D1-T|X|T X ja Y arvkarakteristikute hinnangud X Y keskväärtus 0,0157424 0,0001822 dispersioon 0,0912951 0,0000237 standardhälve 0,3021508 0,0048719 asümmeetria -0,0342386 -0,2172336 ekstsess -0,6793742 5,9184892 X ja Y jaotuste histogrammide arvutus k 10 x 0,6318593681 x -0,633 h
Töö eesmärk. Lahjendatud vesilahuses kulgeva esimest järku reaktsiooni (CH3CO)2O + H2O = CH3COOH kiiruskonstandi määramine. Reaktsiooni kineetikat uuritakse elektrijuhtivuse mõõtmise teel, mis laseb reaktsiooni pide peaks võtma proove. Süsteemi elektrijuhtivus kasvab oluliselt etaanhappe moodustumise tõttu. Töövahendid. Vesitermostaat; juhtivusmõõtja anduriga; lihvkorgiga 50-ml kolb; 6-ml pipe Töö käik. Termostaat reguleeritakse juhendaja poolt antud temperatuurile (lubatud tempe - 0,2°C). 50-ml mahuga mõõtekolbi mõõdetakse 6 ml etaanhappe (äädikhappe) anhüdriidi ja täideta eelnevalt termostateeritud (vajaliku temperatuurini soojendatud) destilleeritud veega. Eta algmomendil käivitatakse stopper ja lastakse see seiskamata käia katse lõpuni (kuni püsiv väärtuse saavutamiseni). Stopperi järgi fikseeritakse lahustumise algus ja lõpp. (Vee lisam kahe vedeliku piir, loksutamisel tekib hägu. Hägu kadumist tuleb lugeda lahustumise lõppm Lahustumise
Materjal ja värv valida vastavalt variandile (vt allpool toodud variantide tabel) lehtedelt Materjalid ja Värvid. Materjali ja värvi margi valimiseks kasutada valideerimist loeteluga Materjali hinna ning värvi normkulu ja hinna leidmiseks tabelitest kasutada funktsiooni VLOOKUP() Ristlõike kuju number valida lehelt Kujud õpemärkmiku numbri (ÕM_nr) järgi. See on sama nagu eelmises töös. Ristlõikke number on jääk ÕM_nr jagamisest 50-ga =MOD(ÕM_nr; 50) Materjal ja värv valida allolevast tabelist järgmiselt Materjali liik - a järgi Värvi liik - c järgi a - õppemärkmiku viimane number, b - eelviimane number, c - summa a+b viimane number Materja a c Värv ÕM_nr Variant l 0 betoon 0 mastiks 092588 38
b 30 cm h1 70 cm d/ 2 h2 40 cm h d 20 cm h 90 cm h1 L 100 cm d A Err:509 cm2 P Err:509 cm S Err:509 cm2 V Err:509 cm3 b Ristlõike number on jääk õpemärkmiku numbri jagamisest 50-ga =MOD(ÕM_nr; 50) Õppemärkmiku number0702013 Variant 13 Betoon 1 Liimpuit 2 Teras 3 Plastik 4 Alumiinium 5 Mark Hind Kr/m3 Liik Hind Kr/m3 Mark Hind Kr/m3 Mark Hind Kr/m3 Mark Hind Kr/m3 BK100 350 LP02 2400 Te02 2300 Pla02 3000 Al02 2700
annaabi.ee 
