SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0,997117 R Square 0,994242 Adjusted R Square 0,993923 Standard Error 0,050087 Observations 20 ANOVA df SS MS F Significance F Regression 1 7,797748 7,797748 3108,303 1,3E021 Residual 18 0,045156 0,002509 Total 19 7,842905 Coefficients Standard Error t Stat Pvalue Lower 95%Upper 95% Lower 95,0% Upper 95,0% Intercept 0,02403 0,023267 1,03285 0,315351 0,07291 0,024851 0,07291 0,024851 X Variable 10,02166 0,000388 55,7522 1,3E021 0,02247 0,02084 0,02247 0,02084 SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0,997434 R Square 0,994874 Adjusted R Square 0,994589 Standard Error 0,040604 Observations 20 ANO...
Labor 8 Multikollineaarsuse kindlakstegemine - VIFj MS.0151 Ökonomeetria 2011 Sõltumatute muutujate vahel esineva multikollineaarsuse kindlasktegemiseks leitakse varieeruvusindeks ehk dispersiooni mõju faktor VIF j (Variance Inflationary Factor). Varieeruvusindeks näitab argumendi mõju regressiooniparameetri hajuvusele. 1 VIF j= 1- R 2 j kus Rj2 on determinatsioonikordaja, mis on leitud sõltumatu muutuja X j (R2 leidmiseks teostada regressioonanalüüs, kus sõltuvaks muutujaks Y on uuritav X j) ja ülejäänud sõltumatute muutujate Xj vahel. Kui VIFj > 10, siis tuleb selline sõltumatu muutuja Xj eemaldada. Ülesanne Sõltumatute muutujate vahel esineva multikollineaarsuse kindlakstegemiseks leida varieeruvusindeks VIFj. Andmed ...
2.1 Koopia- Teenindaja Töötundide masinate tööstaaz, arv arv kuudes 1 1 12 SUMMARY OUTPUT 3,1 3 8 17 10 5 Regression Statistics 14 8 2 Multiple R 0,9346801 6 5 10 R Square 0,8736269 1,8 1 1 Adjusted R Square 0,8578302 11,5 10 10 Standard Error 2,056276 9,3 5 2 Observations 10 6 4 6 12,2 10 18 ANOVA df SS MS Regressi...
spetsialiseeru otsene näitaja misnäitaja mahunäitaja mahunäitaja Teravilja müügi Segavilja osakaal Segavilja Kasvupind jrk saagikus, kg/ha kogumüügist toodang, kg kokku, ha X1 X2 X3 X4 1 3148,148148148 1 68 000 178,90 2 2238,938053097 0,3082771129 50 600 124,91 3 1700 0,440320407 35 700 376,00 4 3007,692307692 0,0376854187 39 100 763,00 5 2304 0,5555555556 28 800 51,00 6 3098,591549296 0,4973633043 22 000 351,10 7 2000 0,113773135 4 000 26,40 ...
Labor 1 - ül 2 Leida regressioonimudel Y = a0 + a1 X, kui perede arv on X ja autode arv Y. Regressioonikordajate (parameetri hinnangute) ja usalduspiiride leidmiseks kasutada vahendit Andmed - Data Analysis - Regression. Alevik Perede arv (X) A 7000 B 7500 C 8000 D 6000 E 9000 Hinnata regressioonimudeli a) kirjeldatuse taset; b) statistilist olu...
Ülikoolist väljalangenute arv Kasvutempo Bakalaureuseõpe Magistriõpe BakalaureuseõpMagistriõpe 1993 2952 105 -226 81 1994 2726 186 -589 184 1995 2137 370 -105 100 1996 2032 470 197 65 1997 2229 535 157 -23 1998 2386 512 187 76 1999 2573 588 457 43 2000 3030 631 284 29 2001 3314 660 -267 102 2002 3047 762 945 237 2003 3992...
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%.....
Ülesande 1 lahendus Keskmine tellimuste arv 15 mminuti jooksul µ 7 Keskmine tellimuste arv 5 minuti jooksul 2.33 m P(x=m) Tõenäosus, et 5 min jookusl 0 0.097 ei ole ühtegi tellimust Töötajate Arenduskulud Firma Käive (mln $) arv (tuh) (mln $) Abbott Laboratories 10012 50.24 1072 Alza 326 1.44 20 American Home Products Corp 13376 64.71 1354 Bristol Myers Squibb 13767 49.14 1199 Carter Wallace Inc 662 3.61 26 Genentech Inc. 857 2.84 503 IVAX Corp. 1259 7.89 64 Johnson & Johnson ...
Soo defineerimine: Variable view - soolahtrist Values... - 1=mees, 2=naine - data view - ülevalt view - value labels ette linnuke Kasvavas järjekorras järjestamine: Teed lahtri aktiivseks mida järjestada soovid - ülevalt Data - Sort cases - valid mida soovid sortida - linnuke ascending lahtri ees kindlalt ja OK Mingi väärtuse minimaalse ja maksimaalse väärtuse leidmine, standardhälve, keskmine: Analyze - descriptive statistics - descriptives/frequencies (kui vaja ekstsessi, histogrammi kellukat jn) - valid mille puhul tahad uurida - Options - valid milliseid väärtusi leida tahad ja ok, vastused ilmuvad OutPuti aknasse. Charts all on võimalik kasutada histogrammi joonistamise võimalust. Joonisel olev küsimärk käib osutatud linnukese kohta. Display frequency tables annab käskluse moodustada iga pikkuse kohta sagedustabel. Küsimärk on juurde tehtud, et uurida, kas sellise tabeli koostamine on vajalik. Uue muutuja arvutamine: Transform -...
Kas eri tõugu sigade pekipaksus X1 oli statistiliselt oluliselt erinev? F-test 0,095078 P väärtus on suurem 0,05 t-Test: Two-Sample Assuming Equal Variances Tõug Tõug1 3 Mean 13,26 12,39 Variance 7,28 8,99 Observations 250,00 250,00 Pooled Variance 8,13 Hypothesized Mean Difference 0,000 df 498,00 t Stat 3,40 P(T<=t) one-tail 0,000 t Critical one-tail 1,65 P(T<=t) two-tail 0,001 P<0,05 t Critical two-tail 1,96 eri tõugude (tõug1 ja tõug 3) sigade pekipaksused erineb oluliselt tõugude vahel. Mitu põrsast saadakse pesakonnas rohkem või vähem, kui lihassilma läbimõõt (X2) suureneb 1 mm võrra. Regression Statistic...
Riik Populatsioon Immigratsioon Sünnid Hiina 1 336 450 000 3852000 181 340 000 India 1 178 436 000 5700000 26913000 Ameerika Ühendriigid 308 898 000 38355000 4399000 Indoneesia 231 369 500 160000 4220000 Brasiilia 192 651 000 641000 3105000 Pakistan 169 010 500 3254000 5337000 Bangladesh 162 221 000 1032000 3430000 Nigeeria 154 729 000 971000 6028000 Venemaa 141 927 297 12080000 1545000 Jaapan 127 430 000 2048000 1473000 Mehhiko 107 550 697 644000 2049000 Filipiinid 92 226 600 374000 2236000 Vietnam 85 789 573 21000 1267000 Saksamaa 81 757 600 10144000 ...
1. PRAKTIKUM 1) JÄRJESTAMINE NOOREMAST VANIMANI Parmeklõps Sort Ascending/Descending -> Kasvavas/Kahanevas järjestuses Data Sort cases Sort Ascending/Sort Descending (tuleb valida muutujad ka) 2) VARIABLE VIEW 3) KIRJELDAVAD ANDMED Leiame vanusele antud hinnangute keskmise, moodi, mediaani, maksimaalse ning minimaalse hinnangu. + HISTOGRAMM Käsklusrida: Analyze - Descriptive statistics Frequencies. Muutujatekasti liigutage muutuja. Statistics -Mean, Mode, Median, Minimum, Maximum. Charts - Histograms 2. PRAKTIKUM 1) UUE MUUTUJA ARVUTAMINE Tihtipeale tuleb andmete töötlemise jooksul tekitada uusi muutujaid eelmiste muutujate põhjal. Käesolevas praktikumis tutvume uue muutuja arvutamise põhitõdedega. Etteruttavalt võib öelda, et me arvutame saadavaloleva andmestiku põhjal uueks muutujaks kehamassiindeksi (BMI body mass index). Käsklusrida: ...
Eesti Maaülikool Metsandus- ja maaehitusinstituut Geomaatika osakond Matemaatika andmestiku analüüs Aruanne õppeaines matemaatiline statistika Koostajad: Juhendaja: Eve Aruvee Tartu Sisukord Sissejuhatus....................................................................................................................... 3 Tunnuste esmaanalüüs.......................................................................................................4 Seoste analüüs................................................................................................................... 8 Mudeli koostamine.......................................................................................................... 13 Kokkuvõte.................................................................................
Hüpoteeside koltrollimine 1. Oletus, väide 2. Sobiv hüpoteeside paar (millised tunnused on vaja võrrelda) 3. Olulise tõenäosus (p) 4. Järeldus (p>0,05 H0, p<0,05 H1) 5. Lõppvastus (sama, mis oli küsitud hüpoteesis) T-test sobivad valemid 1. T-test H0: keskmised võrdsed H1: keskmised erinevad 2. F-test sõltumatud valemid H0: dispersioonid võrdsed H1: dispersioonid erinevad P>a H0, P<0,05 H1 Võrdsete disp mittevõrdsete disp t-test t-test 3. Olulisuse tõenäosus 4. Lõppvastus (p<0,05 H0) Vormistus nii nagu iseseisvates töös Ülesanne Eesmärk Tunnusetüüp 1.T-test (f-test) Keskmiste erinevus kahes Pidev arvtunnus- keskmised grupis tunnus, ...
Arvutused: Katse nr m(g) f(gen), Hz f, Hz v, m/s v, m/s l d 1. 786 47 44.37 89 0.35 1 0.0004 2. 1600 67 63.30 127 0.50 m m 3. 2386 81 77.30 155 0.61 g S 4. 3208 87 89.63 179 0.71 9.818 1.26E-07 n 1 5. 5576 117 118.17 236 0.93 m/s2 m2 6. 786 95 88.73 ...
Hinnangud, hüpoteesid, regressioon Proovitükk nr. 6 Kolmas kodutöö õppeaines Metsandusliku andmetöötluse alused Lähteandmeteks on Teie proovitüki 1. rinde enamuspuuliigi keskmine diameeter (rühmitamata andmed). Kopeerige see tulp sellele samale töölehele. 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), 4.921 dispersioon, 7.352 standardhälve, 2.712 standardhälbe viga 0.183 ...
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.ee/~kkiviste] kust oli võimalik saada väga täpseid juhiseid, l...
Andmeanalüüs MS Exceli abil Andmeanalüüs MS Exceli abil Järgnev õpetus püüab võimalikult 'puust ja punaselt' ette näidata elementaarse andmeanalüüsi teostamise võimalused MS Excelis. Samas ei ole see materjal mõeldud matemaatilise statistika konspektiks, vastavad teadmised/materjalid eeldatakse kasutajal enesel olemas olevat. Seetõttu pole ka eriti tegeletud konkreetsete näidetega ega tulemuste tõlgendamisega. See konspekt ei ole Andres Kiviste 1998 aastal ilmunud vihiku "Matemaatilise statistika algteadmisi ja rakenduslikke näiteid MS Exceli keskkonnas" ümbertrükk. ...
SPSS/PC+ The Statistical Package for IBM PC 6/12/ 2 set /beep off. GET /FILE 'tud.sys'. The SPSS/PC+ system file is read from file tud.sys The file was created on 2/21/10 at 11:40:26 and is titled SPSS/PC+ System File Written by Data Entry II The SPSS/PC+ system file contains 247 cases, each consisting of 44 variables (including system variables). 44 variables will be used in this session. ------------------------------------------------------------------------------- Page 2 SPSS/PC+ 6/12/ 2 This procedure was completed at 10:26:32 * more on - iga lehekylje ja"rel tehakse paus, suvaline klahvivajutus viib edasi * more off - pausi ei tehta, ko~ik ka"sud ja"rjest. SET MORE OFF. SET LENGTH 500. *---------------------------------- * iga tudengi oma va"ljavo~tu tingimused. * Tingimuses olevaid tunnuseid ei tohi analyysis kasu...
Gümnaasiumi hinded Hinded EMÜ-s Gümn_keskmHinne Gümn_matem õppeaine A õppeaine B õppeaine C õppeaine D 3,27 29 3 3 1 1. Ül.11.1 1 3,5 30 3 3 1 (Points: 2 2) Kopeerige 3,79 59 1 4 2 korrelatsioonimaatriks to 1 3,84 59 1 4 2 usaldusväärsust. 1 Missug 3,87 72 4 ...
ANDMEANALÜÜSI KONSPEKT Sisukord Andmefailid SPSS'is................................................................................................ 2 Normaaljaotuse kontroll.......................................................................................... 2 ANOVA vs T-test...................................................................................................... 2 ANVOA või regressioonanalüüs............................................................................... 3 Efekti suurus........................................................................................................... 3 Andmeanalüüs SPSS'is........................................................................................... 4 Kirjeldav statistika............................................................................................... 4 Kuidas testida normaaljaotust?.................................
ÜLESANNE 1 keskväärtus 12 Variandi Kumulatii esinemise vne inimeste arv tõenäosu tõenäosu Tõenäosu m s P(x=m) s P(xm) s P(x>m) 12 #NAME? #NAME? #NAME? Vastus: tõenäosus, et järgmise minuti jooksul helistab rohkem kui 12 inimest on ~0,424. t on ~0,424. 2 Läbimüük, Tootmisvarud, tuh. kr tuh. kr 192,78 9,400 197,51 9,550 SUMMARY OUTPUT 197,53 9,590 199,48 9,720 Regression Statistics 207,48 10,030 Multiple R 0,9312647 212,50 10,240 R Square 0,867254 200,22 9,820 Adjus...
EESTI PÕLLUMAJANDUSÜLIKOOL Majandus- ja sotsiaalteaduskond Informaatika instituut PIIMA TOOTMINE 2000 AASTAL Kursusetöö aines Ökonomeetria Koostajad: Sille Kasvandik Maris Lees Juhendaja: J. Roots Tartu 2004 SISUKORD PIIMA TOOTMINE 2000 AASTAL.....................................................1 SISUKORD...................................................................................................................2 SISSEJUHATUS.......................................................................................................... 2 1. ÜLDINE STATISTILINE ANALÜÜS....................................................................4 1.1. Sisuline valitud muutujate analüüs.....................................................
Järgnevalt on antud allalaadimiskiirus Telia võrgus fikseeritud mõõtepunktides (Mbit/s) Rühmitada andmed klassidesse ja arvutada jaotusfunktsiooni väärtused. Tõlgendada jaotusfunktsiooni neljandat väärtust. Allalaadimiskiirus (Mbit/s) Valimi maht 1.9 Väiksem tulemus 3.9 Suurim tulemus 4.5 Klasside arv 5 Klasside laius 5.6 6.3 6.3 7.6 8.4 9.7 10.9 11.3 11.6 1...
Jrk HARIDUS SUGU ASULA TULU KULU PALK 1 4 1 2 240,40 817,51 1 000,00 2 2 1 1 708,29 674,66 2 000,00 3 4 1 1 725,00 754,21 3 500,00 4 5 1 1 800,00 641,75 1 600,00 5 3 1 2 880,82 1 351,81 2 000,00 6 5 2 2 908,63 709,14 1 700,00 7 3 2 1 1 035,67 818,93 2 115,00 8 4 2 2 1 050,84 917,61 1 428,00 9 5 1 1 1 119,87 1 429,05 4 500,00 10 5 2 1 1 370,20 1 011,09 2 780,00 11 5 1 1 1 383,33 925,63 1 800,00 12 6 2 2 1 414,59 914,67 2 700,00 13 5 ...
1. Andmestiku kirjeldus Analüüsile on võetud Statistikaameti poolt esitatud andmed. Andmestik on koos kahe tabeli alusel. Esimene on : PO047 Abiellud ja lahkumised (analoogne RV2 ABIELUD). Teine on PO032 : Sünnid, surmad ja loomulik kasv aasta sugu ja indikaatori alusel. Andmed olid valitud nii, et tabelist PO047 võetud aastad on 1 2014 ning PO032 1986 - 2015. See lubab oletada, et abiellude arv määrab järgm aastal sündinute laste arvu. Abiellude Sündide arv (xi) aasta (yi) aasta arv (xi) (yi) 1985 1986 12861 24106 1986 1987 13000 25086 1987 1988 13434 25060 1988 1989 12973 24318 1989 1990 12644 22...
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 ...
Statistiline modelleerimine – kokkuvõte Muutujad: Sõltuvad muutujad (dependent, outcome variables) – muutujad, mis on uurimise keskmes, millele uurija arvab, et teised muutujad mõju avaldavad. Nö katseisikust sõltuv muutuja. Sõltumatud muutujad (independent, predictor variables) – muutujad, mille kohta uurija arvab, et neil võiks olla mõju uuritavatele muutujatele. Statistilise analüüsi keskmes on uurida, kuidas teatud tunnused koos muutuvad. Kui on vaja muutujat iseloomustada, on kaks põhilist viisi, kuidas seda teha: o Milline on selle muutuja tüüpiline väärtus? o Kui hästi iseloomustab see tüüpiline väärtus kõiki mõõdetud juhtumeid? Ehk kui palju on varieeruvust selle tüüpilise väärtuse “ümber”? Statistika jagunemine: Kirjeldav statistika (descriptive stat.) meetodid andmetest kokkuvõtete tegemiseks ning kirjeldamiseks. („65-70% US...
Biomeetria eksamiks ·Konstrueerige sagedustabel tunnusele"hommik" ---- insert PivotTable, joonise tegemisel copy andmed kõrvale (ilma grand total lahtrita) ·Diagrammi kujundamine - kustutada legend ja joonise pealkiri; y-telje põhikoordinaatjooned helehallid katkendlikud; y-teljele nimetus 'Tudengite arv'; x- teljele nimetus 'Mida te tavaliselt hommikul sööte?' ja tõstke see joonise sisse; telgede ühikute kirjasuurus 10 ja nimetustel 12 punkti; y-telje maksimum 29 ja miinimum 0 ühikut ning ühikute vahe (major unit) 5; tulpade vahe 120%; jooniseala (Chart Area) ümbert hall kastijoon kustutada; hall kastijoon teha ümber jooniseala (Plot Area) ·Suhteline sagedus grupi vaatluste arv/kõigi vaatluste arv. Home sakil saab teha protsendiks ·Pidevate arvtunnuste jaoks on vaja klasse. Klasside arvu leiab võttes vaatluste arvust ruutjuure, klassid peavad olema ühepikkuse...
Ülesanne 1. 2. 3. 4. 5. 6. ühele aastale 1 ja teistele panen 0 Aasta 2001 1999 1994 1 Harju 2002 0 0 0 2 Hiiu 2002 0 0 0 3 Ida-Viru 2002 0 0 0 4 Jõgeva 2002 0 0 0 5 Järva 2002 0 0 0 6 Lääne 2002 0 0 0 7 Lääne-Viru 2002 0 0 0 8 Põlva 2002 0 0 0 9 Pärnu 200...
RIIK SUGU PIKKUS MASS PEA_P JALANR ODE_VENDMAT_HINNEHOMMIK Eesti N 170 63 57 39 1 5 võileib Eesti N 161 57 59 37,5 2 4 võileib Eesti M 183 80 48 43 2 3 puder Eesti N 183 81 58 42 2 5 võileib Eesti M 174 74 56 43 0 4 võileib Eesti N 171 70 57 39 3 4 puder Eesti N 161 59 55 37 1 5 võileib Eesti N 172 80 56 41 2 4 võileib Eesti N 183,5 68 55,5 40 3 4 ei söö tavaliselt hommikul Eesti N 171 57 56 39 0 4 võileib Soome N 175 68 56 40 2 4 ei söö tavaliselt hommikul Eesti N 168 70 57 40 2 ...
ANDMEBAASIGA SCOPUS TEOSTATUD OTSINGUD Teostatud lihtotsing üldiste märksõnadega: ainsaks kriteeriumiks seejuures on, et otsisõna sisalduma artikli pealkirjas, märksõnana või abstraktselt. OTSIPROFIIL LEITUD ALLIKATE ARV carcinogens AND groundwater 417 health risks AND groundwater pollution 1276 groundwater AND pollution AND problems 3708 groundwater AND health risks AND 275 (carcinogen OR cancer) groundwater AND cancer AND (organisms 289 OR health) groundwater AND ecosystem (cancer OR 0 carcinoma OR toxicology) Teostatud otsing teemaspetsiifiliste märksõnadega: OTSIPROFIIL LEITUD ALLIKATE ARV (releva...
Lahutused 2004 2005 2006 2007 2008 Jaanuar 272 304 303 331 261 Veebruar 299 319 258 276 262 Märts 454 358 333 314 334 Aprill 349 345 306 314 330 Mai 356 404 338 381 317 Juuni 357 304 300 298 289 Juuli 267 266 304 345 296 August 324 316 346 312 274 September 357 337 313 295 266 Oktoober 367 381 360 343 306 November 407 372 328 289 278 Detsember 349 348 ...
Emotion regulation in relation.. 1 Emotion regulation in relation to physiological stress response. University Name Research Project Module Code: xx 2007-2008 Supervised by xxx Word count: 7261 Emotion regulation in relation.. 2 Abstract The aim of this study was to investigate the association between psychological and the biological stress response. It is known that humans, interacting with each other or their environment, have emotional reactions that are individually regulated. These emotional responses are linked to changes in autonomic and neuroendocrine systems, which are essen...
TALLINNA TEHNIKAÜLIKOOL Majandusteaduskond Rahandus ja majandusteooria instituut Matemaatika, statistika ja ökonomeetria õppetool Laura Kallasvee, Liisi Saksakulm BRUTOPALKADE SEOS HARIDUSE, SOO JA ELUKOHAGA EESTI MAAKONDADE LÕIKES AASTATEL 2005-2008 Ökonoomeetriline projekt Juhendaja: dotsent Ako Sauga Tallinn 2014 SISUKORD SISSEJUHATUS.........................................................................................................................4 1. REGRESSIOONANALÜÜS..................................................................................................7 1.1. Ökonomeetriline mudel....................................................................................................7 1.2. Töös kasutatavad andmed.....
TARTU ÜLIKOOL Majandusteaduskond Rahvamajanduse instituut Laura Tennosaar Mihkel Pari Riietele ja jalanõudele tehtavate kulutuste analüüs aastatel 2007 ja 2010 Ökonomeetriline projekt Juhendaja: prof. Tiiu Paas Tartu 2014 SISUKORD SISUKORD.......................................................................................................................2 SISSEJUHATUS...............................................................................................................3 1.UURIMISPROBLEEMI TAUST JA MAJANDUSTEOREETILISED ALUSED........5 1.1 Muutujate valik ja mudel.........................................................................................5 1.2 ANDMED....................................
RIIK SUGU PIKKUS MASS PEA_P JALANR ODE_VEND MAT_HINNE Eesti M 186 95 59 44 1 4 Eesti N 170 85 57 42 6 4 Eesti N 169 50 54 38 1 3 Eesti M 180 70 56 43 0 3 Eesti 179 72 55 40 1 4 Eesti N 170 55 55 37 1 4 Eesti N 160 58 55 38 1 5 Eesti N 161 57 55 39 1 4 Eesti N 171,5 59 57 38 1 4 Eesti N 180 63 58 41 2 5 Eesti N 168 54 57 38 1 4 Eesti N 170 57 52 40 2 3 Eesti N 163 61 57,5 39 0 4 Eesti M 172 ...
SUGU PIKKUS MASS PEA_YMBJALANR ODE_VEND MAT_HINNE HOMMIK PUDER HAIGE N 160 86 50 39 0-1 3 võileib jah ei N 162 60 55 37 0-1 3 võileib nii ja naa jah N 164 51 55 38 0-1 3 puder jah jah 165 54 54 37 0-1 4 ei söö tavaliselt ei hommikul ei N 165 68 55 39 2-3 3 võileib nii ja naa ei N 168 58 56 41 >3 3 muu ei jah N 168 68 52 39 2-3 4 võileib ei ei N 169 60 50 40 0-1 4 muu ei ei N 169 65 55 39 2-3 4 ei söö tavaliselt ...
Tõug Lakt Mass Piim Rasv_% Valk_% Piimakl EHF 1 492.9 6771.6 4.30 3.14 kõrgem Tunnuste kirjeldus EHF 1 547.8 9695.9 3.42 3.45 esimene EHF 1 506.5 10601.0 3.50 3.20 esimene Tõug - EHF 1 488.3 15697.9 3.52 3.52 esimene EHF eesti mustakirju holstein EHF 1 565.5 9419.2 3.41 3.63 sorditu EPK eesti punane tõug EHF 1 542.6 10558.3 3.72 3.37 kõrgem RHF eesti punasekirju holstein EHF 1 599.5 9806.6 3.55 3.39 kõrgem EHF 1 600.1 10152.1 3.65 3.00 kõrgem Lakt - lehma laktatsiooninumber EHF 1 630.3 9232.4 3.84 3.19 kõrgem Mass - lehma kehamass, kg EHF 1 556.2 11892.5 3.61 3.56 kõrgem Piim - lehma piima kogutoodang lüpsiperio EHF 1 617.3 8803.9 4.26 3.71 esimene Rasv...
Põlevkivi kaevandamine ja seda mõjutavad tegurid Sisukord Sissejuhatus Valisime oma rühmatööks ,,Põlevkivi kaevandamine ja seda mõjutavad tegurid", sest põlevkivi on olnud Eestis läbi aegade tähtsaim maavara. Maailmas ei ole põlevkivi suurt kasutuspinda leidnud, sest kasutatakse alternatiivseid maavaradel põhinevaid energia ressursse, mis on efektiivsemad. Eestis on põlevkivi elulise tähtsusega, mis on kasutuses nii keemiatööstustes kui ka elektrienergia valmistamisel. Põlevkivil on Eesti riigile majanduslikus kui ka suveräänsuse hoidmise aspektis suur roll. Kuna tegu on kodumaise maavaraga, puudub vajadus importida seda teistest riikidest, mis omakorda muudab elektrienergia mõnevõrra odavamaks. Põlevkivi kaevandamisega kaasnevad ka mitmed probleemid, nimelt tekitab see saastet, mis on toodud välja alljärgnevas loetelus: · Põhjavee saastumine: kaevandusest välja pumbataval põhjaveel, olenemata selle puha...
Netosissetulek Sugu Vanus Haridustase Elukoht kuus Kehakaal 1 2 2 1 1 3 1 2 2 1 1 5 2 2 4 2 2 2 2 3 4 1 2 5 1 2 2 2 1 2 2 2 2 1 1 4 1 2 2 1 2 1 2 2 2 1 1 6 1 3 3 1 1 4 1 2 2 1 2 6 1 2 2 1 3 2 1 2 2 1 1 3 2 2 3 1 2 2 1 2 2 1 ...
λ EksamEksam 1 Eksamiks: pead teadma suuruse-numbreid ja mida nad tähendavad: bitt, bait, kilobait, megabait jne; Bit Eksam/ EksamBitt 1 or 0 Byte Eksam/ EksamBait 8 Bits Kilobait Eksam(KB) 1 024 Bytes Megabait Eksam(MB) 1 024 KB kuidas Eksamtähti Eksamkodeeritakse: ASCII (American Standard Code for Information Interchain) 8bit = 16 * 8 = 128 märki EBCDIC (Extended Binary Coded Decimal Interchange Code) 8bit, IBM UNICODE (Extended ASCII) (utf-8), 1Byte for first 128, up to 4B for the rest~143 859 märki algoritm Eksam- Eksamtäpne samm-sammuline juhend millegi tegemiseks programm Eksam- Eksamformaalses üheselt mõistetavas keeles kirja pandud algoritm Ajaloost: Kreeka Eksamloogikud Parmenides (5 sajand e.m.a.) : kasutas pikki loogilisi põhjendusi. Zen...
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 Funktsionaaln...
TARTU ÜLIKOOL Majandusteaduskond Ettevõttemajanduse instituut Kerli Matvere EUROOPA LIIDU RIIKIDE KINNISVARATURU TSÜKLITE JA SELLEGA SEOTUD MAKROTEGURITE NING LAENUTURU TEGURITE AEGRIDADE MUSTRID AASTATEL 2005-2013 Magistritöö sotsiaalteaduse magistri kraadi taotlemiseks majandusteaduses Juhendajad: Kaia Kask, Uku Varblane Tartu 2014 0 Soovitan suunata kaitsmisele ....................................................................... (juhendaja allkiri) Kaitsmisele lubatud „ „ ................... 2014. a. ...........................õppetooli juhataja .................................................................
9/6/2011 Eesmärk · Kursuse läbinud üliõpilane: omab teadmisi teadusfilosoofia sissejuhatusest, äriuuringute spetsiifikast, uuringu ülesehitusest ja uurimisprotsessi etappidest; teadmisi kvantitatiivsete ja kvalitatiivsete andmete kogumise ja Majandusalased uurimismee...
RIIK SUGU PIKKUS MASS PEA_P JALANR ODE_VEND MAT_HINNE Eesti M 186 95 59 44 1 4 Eesti N 170 85 57 42 6 4 Eesti N 169 50 54 38 1 3 Eesti M 180 70 56 43 0 3 Eesti 179 72 55 40 1 4 Eesti N 170 55 55 37 1 4 Eesti N 160 58 55 38 1 5 Eesti N 161 57 55 39 1 4 Eesti N 171,5 59 57 38 1 4 Eesti N 180 63 58 41 2 5 Eesti N 168 54 57 38 1 4 Eesti N 170 57 52 40 2 3 Eesti N 163 61 57,5 39 0 4 Eesti M 172 66 54 42 1 4 Eesti M 183 73 54,5 44 ...
PRAISE FOR The 4-Hour Workweek "This is a whole new ball game. Highly recommended." --Dr. Stewart D. Friedman, adviser to Jack Welch and former director of the Work/Life Integration Program at the Wharton School, University of Pennsylvania "It's about time this book was written. It is a long-overdue manifesto for the mobile lifestyle, and Tim Ferriss is the ideal ambassador. This will be huge." --Jack Can eld, cocreator of Chicken Soup for the Soul®, 100+ million copies sold "Stunning and amazing. From mini-retirements to outsourcing your life, it's all here. Whether you're a wage slave or a Fortune 500 CEO, this book will change your life!" --Phil Town, New York Times bestselling author of Rule #1 "The 4-Hour Workweek is a new way of solving a very old problem: just how can we work to live and prevent our lives from being all about work? A world of in nite...
UNO SOOMERE ESTONIAN SYMPHONIC MUSIC. THE FIRST CENTURY 1896-1996. AN OVERVIEW With a Historical and Cultural Summary IN MEMORY OF THE GREAT ESTONIAN COMPOSERS CONTENTS ESTONIA AND THE ESTONIANS FOREWORD IN THE FOLD OF TSARIST RUSSIA. EMERGENCE AND FIRST STEPS ON THE CLASSICAL-ROMANTIC PATH. HISTORICAL INTRODUCTION I. MUSICAL LIFE IN TARTU AT THE TURN OF THE CENTURY. TRAILBLAZERS: ALEKSANDER LÄTE, RUDOLF TOBIAS, ARTUR KAPP. II. THE FIRST DECADE OF THE 20TH CENTURY. ARTUR LEMBA: THE BEGINNING OF ESTONIAN SYMPHONY AND OPERA. III. NEW DEVELOPMENTS IN CULTURAL AND MUSICAL LIFE: THE END OF THE TSARIST PERIOD. THE INDEPENDENT REPUBLIC OF ESTONIA: THE INTRODUCTION OF INNOVATIONS FROM WESTERN ART AND THE EVOLUTION OF NATIONALLY ORIENTED MUSICAL TRENDS. IV. THE TWENTIES. ARTUR KAPP: ROMANTICIST AND DRAMATIST. V. THE INFLUENCE OF NEW WESTERN MUSIC...
ECKHART TOLLE A NEW EARTH Awakening to Your Life's Purpose CONTENTS Chapter One The Flowering of Human Consciousness – 6 Evocation..................................................................................................6 The Purpose of This Book........................................................................8 Our Inherited Dysfunction........................................................................10 The Arising New consciousness..............................................................12 Spirituality and Religion..........................................................................14 The Urgency of Transformation...............................................................16 A New Heaven and a new Earth...............................................................18 ...
Handbook of Meat Processing Handbook of Meat Processing Fidel Toldrá EDITOR A John Wiley & Sons, Inc., Publication Edition first published 2010 © 2010 Blackwell Publishing Blackwell Publishing was acquired by John Wiley & Sons in February 2007. Blackwell’s publishing program has been merged with Wiley’s global Scientific, Technical, and Medical business to form Wiley-Blackwell. Editorial Office 2121 State Avenue, Ames, Iowa 50014-8300, USA For details of our global editorial offices, for customer services, and for information about how to apply for permission to reuse the copyright material in this book, please see our website at www.wiley.com/ wiley-blackwell. Authorization to photocopy items for internal or personal use, or the internal or personal use of specific clients, is granted by Blackwell Publishing, provided that the base fee is paid directly to the Copyright Clearance Cent...
annaabi.ee 
Sisene Facebook'ga
Sisene Google'ga
Sisene LinkedIn'ga
