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
Pikett 0+00 1+00 2+00 2+38,03 3+00 3+75,86 4+00 4+45,16 5+00 5+25,76 6+00 7+00 7+20 7+66,2 8+00 9+00 9+14,44 10+00 10+98,72 11+00 12+00 12+94,44 13+00 14+00 15+00 16+00 17+00 18+00 19+00 19+28,57 20+00 21+00 21+28,57 21+55 22+00 23+00 23+65,17 24+00 25+00 25+7,81 26+00 26+11,43 26+25,96 26+27,7 26+55 26+59,64 26+75 27+00 27+0,22 27+32,3 27+34,07 27+48,82 27+50 28+00 29+00 30+00 Töömahtude koondtabel Algpikett 0+00 1+00 2+00 3+00 4+00 5+00 6+00 7+00 8+00 9+00 10+00 11+00 12+00 13+00 14+00 15+00 16+00 17+00 18+00 19+00 20+00 21+00 22+00 23+00 24+00 25+00 26+00 27+00 28+00 29+00 Masinvahetuste arvu määramine Kasvupinnase eemalda
1999 708 1,2 28 23,3333333 1999 711 7,5 75 10 1999 713 3,6 65 18,0555556 1999 715 10 150 15 1999 720 54,2 187 3,4501845 1999 721 6,5 66 10,1538462 1999 725 1,5 24 16 1999 729 6 138 23 1999 730 3,1 84 27,0967742 1999 731 16,1 307 19,068323 1999 735 16 400 25 1999 737 8 230 28,75 1999 739 24,6 369 15 1999 745 59 1062 18 1999 746 2,9 55 18,9655172 1999 747 1 12 12 1999 749 9,5 110 11,5789474 1999 752 1,1 17 15,4545455 1999 753 8,5 236 27,7647059 1999 755 2,9 70 24,137931 1999 756 35,3 424 12,0113314 1999 757 0,3 5 16,6666667 1999 759 53 925 17,4528302 1999 761 7,4 67 9,05405405 1999 762 3 27 9 1999 763 20 390 19,5 1999 764 19,2 246 12,8125
TALLINNA TEHNIKAÜLIKOOL Ehitusteaduskond Teedeinstituut Veonduslogistika õppetool Kristi Alunurm Lendude hilinemisest põhjustatud kulude juhtimine Estonian Air AS näitel Magistritöö Juhendaja: Professor Ott Koppel Tallinn 2009 Sisukord Sissejuhatus ...................................................................................................................... 4 1. Estonian Air AS ........................................................................................................ 6 1.1. Ettevõtte tutvustus.............................................................................................. 6 1.2. Hilinemiste statistika.......................................................................................... 8 1.3. Probleem .........
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
..............................................................5 1.5 Statistika...........................................................................................................................5 1.5.1 Juhuslik ja süstemaatiline kõrvalekalle..................................................................6 1.5.2 Normaaljaotus...........................................................................................................6 1.5.3 Aritmeetiline keskmine ja standardhälve...............................................................7 3. MEETOD................................................................................................................................8 3.1 Katseisik ja pill................................................................................................................8 3.2 Ülesanne viiuldajale ja lindistuse läbiviimine...............................................................8 3
En. Valk Rasv. C18:3 KOLESTER. mg Lakt. Kiuda Ret.ekv Vit.D Vit.E Vit.B1 Vit.B2 NIATS.EKV Vit.B6 Vit.B PANT.HAPE Vit.C TUHK Na K Ca Mg P RÄNI Fe kcal g g G mg g g g g g mg mg mg Mg mg 12 g Mg mg G mg mg mg mg mg Mg mg Teraviljatooted. Nisujahu 328 9,9 1,7 0,07 0 67,1 0 3,5 0 0 0,32 0,43 0,05 5 0,08 0 0,5 0 0,44 0,4 150 13 21 100 2 5,2 Rukkijahu 328 10 2,3 0,14 0 65,6 0 13,6 1,1 0 1,63 0,3 0,13 2,7 0,35 0 1,34 0 1,7 1 500 30 110 360 8 4,9 Odrajahu
EESTI. ARVE JA FAKTE Sisukord Eesti Vabariik 2 Loodus 4 Rahvastik 6 Kultuur 10 Rahvatervis 12 Haridus 16 Tööturg 18 Tööjõukulu ja palk 22 Sisemajanduse koguprodukt 24 Rahandus 28 Väliskaubandus 34 Tööstus 38 Põllumajandus 42 Energeetika 44 Innovatsioon 46 Infotehnoloogia 48 Turism 52 Andmeallikad. Veebilehekülgi Eesti kohta 54 Eesti Vabariik Rahvaarv 1 318 000 Pindala 45 227 km² Rahaühik euro Pealinn Tallinn Haldusjaotus 15 maakonda, 226 omavalitsuslikku haldusüksust, sh 33 linna ja 193 valda Saarte arv 1521 Suurimad saared Saaremaa, 2671 km² Hiiumaa, 989 km² Muhu, 198 km² Pikimad jõed Võhandu, 162 km Pärnu, 144 km Põltsamaa, 135 km Suurimad järved Peipsi, 3555 km² (Eestile kuuluv osa 1529 km²) Võrtsjärv, 271 km² Kõrgeim punkt Suur Munamägi, 318 m Õhutemperatuur Aastakeskmin
504.064.38 (, , , , , .), . ..................................................................................................4 1. ..............5 1.1. ....................................................................................5 1.2. .........................................................................................5 1.3. .....................................................................................6 1.4. ....................................................................................7 1.5. ........................................................................................7 2. 30 /.....................................................................9 2.1. ..................................................................................9 2.2. .......
Tartu Ülikool Geograafia osakond ÄHIJÄRVE HÜDROKEEMILISED PARAMEETRID AASTATEL 2000-2011 Seminaritöö Õppeaines Eesti veed Juhendaja: Tartu 2012 1 SISUKORD: SISSEJUHATUS.............................................................................................................3 1. METOODIKA ............................................................................................................4 2. TULEMUSED.............................................................................................................5 3. ANALÜÜS................................................................................................................11 KOKKUVÕTE..............................................................................................................13 KASUTATUD KIRJANDUS.................
KTUD.RH. küllastatud rasvhapped Toitainete sisaldus tabelis tähendab... C16 palmitiinhape 0 C18 steariinhape MKTA.RH. monoküllastamata rasvhapped PKTA.RH. polüküllastamata rasvhapped C18:2 linoolhape C18:3 linoleenhape VL.KIUDAINED vees lahustuvad kiudained RET.EKV. retinooli ekvivalent NIATS.EKV. niatsiini ekvivalent PANT.HAPE pantoteenhape R% sisaldab x% rasva KLASS E tailiha sisaldus üle 55% KLASS O tailiha sisaldus 40-45% (0.9) söödav osa 90% Sul. sulatatud Rasvas. rasvasusega Toitainete sisaldus tabelis tähendab... vastava toitaine sisaldus antud toiduaines on 0 või minimaalne andmed toitaine sisalduse kohta antud toiduaines puuduvad ENERGIA (kcal) ENERGIA (kJ)
TERASKONSTRUKTSIOONIDE ABIMATERJAL EVS-EN 1993-1-1 EUROKOODEKS 3 Teraskonstruktsioonide projekteerimine Koostas: Georg Kodi Georg Kodi TALLINNA TEHNIKAÜLIKOOL ehitiste projekteerimise instituut SISUKORD 1. TERASRISTLÕIGETE TÄHISED ......................................................................................................................... 3 1.1 Ristlõigete tähistused ja teljed ................................................................................................................ 3 1.2 Ristlõigete koordinaadid ja sisejõud........................................................................................................ 3 2. VARUTEGURID ............................................................................................................................................... 4 2.1 Materjali varutegurid................................................................................
Majandusõpetus Teema 13. Majanduse areng ja stabiilsus 1. Makroökonoomika, macroekonomics - õpetus turu 1. üldisest tasakaalust e. majandusest kui tervikust tema seostes 2. 2. Makromajanduslikud majandusnäitajad, macro : economic indicators majandust kui tervikut (), , , iseloomustavad näitajad: majanduse (SKP) kasv, töötus, . inflatsioon, väliskaubanduse saldo jm. 3. , 3. Sisemanduse kogutoodang (SKP), gross domestic product (- ) (GDP) on mingil periodilriigis toodetud lõpptarbimisegakaupade ja teenuste maksumus 4. Rahvamajanduse kogutooda
Nisujahu Rukkijahu Odrajahu Grahamjahu Nisukliid Karna ENERGIA, kcal 328,3 328,1 334,8 335,4 328,7 357,6 ENERGIA, KJ 1373,6 1372,6 1400,9 1403,4 1375,3 1496,1 VESI, g 14 14 14 14 14 14 VALGUD, g 9,9 10 9,2 11 16,6 13,8 RASVAD, g 1,7 2,3 3 3,2 5,1 3 KTUD,RH., g 0,19 0,3 0,54 0,38 0,82 0,4 C16,g 0,17 0,29 0,52 0,34 0,77 0,37 C18,g 0,02 0 0,02 0,03 0,05 0,02 MKTA,RH, g 0,24 0,23 0,26 0,48 0,81 0,85 PKTA,RH, g 0,71 1,15 1,39 1,44 2,62 0,94 C18:2, g 0,65 1,01 1,26 1,31 2,43 0,89 C18:3, g 0,
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
Helje Kaldaru University of Tartu The purpose of this article is to investigate the income distribution in Estonia in comparison with other transition economies and the countries of European Union, to find out analogies and differences. The problem has both economic and political aspects. From the economic point of view, the question of making the distribution of income more equal or not, will arise. In order to join with EU, Estonia has to build up a social system acceptable for it. In countries with a higher development level, the income distribution is relatively durable, but transition economies are characterized by a convergence. The distribution in Estonia differs essentially from that in EU member states or other transition countries, being more unequal. Until 1997 the decrease in inequality took place, but after that property stratification has deepened again.
EHITUSTEADUSKOND Eesti eluasemefondi puitkorterelamute ehitustehniline seisukord ning prognoositav eluiga Uuringu lõpparuanne Ehituskonstruktsioonid Ehitusfüüsika Tehnosüsteemid Sisekliima Energiatõhusus Tallinn 2011 EHITUSTEADUSKOND Eesti eluasemefondi puitkorterelamute ehitustehniline seisukord ning prognoositav eluiga Uuringu lõpparuanne Targo Kalamees, Endrik Arumägi, Alar Just, Urve Kallavus, Lauri Mikli, Martin Thalfeldt, Paul Klõšeiko, Tõnis Agasild, Eva Liho, Priit Haug, Kristo Tuurmann, Roode Liias, Karl Õiger, Priit Langeproon, Oliver Orro, Leele Välja, Maris Suits, Georg Kodi, Simo Ilomets, Üllar Alev, Lembit Kurik
Mustvee Gümnaasium METSATULEKAHJUDE ÜLEVAADE EESTIS Uurimistöö Evelin Kütt 12. klass Juhendaja: Maili Vaher Mustvee, 2010/2011Sisukord Sissejuhatus Metsatulekahjud on oma õhusaastavuse tõttu ülemaailmne probleem. Alad, mis põlevad Ameerikas või Austraalias ei ole võrreldavad Eesti metsatulekahjudega, kuid siinses mastaabis võib ka paarisaja hektari suurust põlengut nimetada hiigeltulekahjuks. Veel mõned aastakümned tagasi ei suhtutud metsatulekahjudesse sellise tõsidusega nagu seda tehakse nüüd. Metsatulekahjud ei olnud küll haruldased nähtused, kuid nende mõju keskkonnale ei hinnatud nii tõsiseks. Praegu on teada, et metsatulekahjud paiskavad aastas atmosfääri rohkem CO2-te, kui suudab toota kogu maailma transport. Sellega seonduvalt on hakatud rohkem investeerima metsatulekahjude ennetamisse. Metsa ja keskkonn
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 ) P ( A2 ) P ( A3 ) = = 0,85 0,75 0,3 +
Diabeet Referaat 2006 SISUKORD 1. SISSEJUHATUS............................................................................................................................ 2. MIS ON DIABEET?...................................................................................................................... 2.1 I-TÜÜPI DIABEET.................................................................................................................... 2.1.1 RAVI..................................................................................................................................... 2.1.2 RISKIFAKTORID................................................................................................................ 2.2 II-TÜÜPI DIABEET.................................................................................................................... 2.2.1 TEIST TÜÜPI DIABEEDI RAVI........................................................................................
Kasutada MS Exceli protseduuri Andmed/DataAnalysis/Correlation. 2. Teostada regressioonanalüüsid (Y-ks on kordamööda kõik X-d) ja arvutada varieeruvusindeksi VIF j 1) sõltuvaks muutujaks Y on X1 ja sõltumatuteks muutujateks X2...X10; 2) sõltuvaks muutujaks Y on X2 ja sõltumatuteks muutujateks X1 ja X3...X10; 3) teostada regressioonid nii, et kõik Xj oleksid sõltuvaks muutujaks Y. X3....X10. 4) teostada regressioon (esialgne Y sõltuv muutuja, X-d sõltumatud muutujad) 3. Arvutada varieeruvusindeks VIFj kõikide muutujate jaoks. 4. Kopeerida erinevate regressioonide tabelitest R2 ja F. 5. Korrigeerida andmestikku ja teostada uus regressioon. MS.0151 Ökonomeetria 2011 sindeksi VIF j väärtused. Piimatood Müügiosa ang Töötasu kaal
EHITISTE PROJEKTEERIMISE INSTITUUT Maaelamute sisekliima, ehitusfüüsika ja energiasääst I Uuringu I etapi lõpparuanne Tallinn 2011 EHITISTE PROJEKTEERIMISE INSTITUUT Maaelamute sisekliima, ehitusfüüsika ja energiasääst I Uuringu I etapi lõpparuanne Targo Kalamees, Üllar Alev, Endrik Arumägi, Simo Ilomets, Alar Just, Urve Kallavus Tallinn 2011 Projekti vastutav täitja ehitusinsener Targo Kalamees Kaane kujundanud Ann Gornischeff Autoriõigused: autorid, 2011 ISBN 978-9949-23-056-3 2 Eessõna Käesolev aruanne võtab kokku Tallinna Tehnikaülikooli ehitusfüüsika ja arhitektuuri õppetoolis ajavahemikul september 2009 kuni detsember 2010 läbiviidud uuringu „Maaelamute sisekliima, ehitusfüüsika ja energiasääst I“ tulemused. Uurimistöö on tehtud MTÜ Vanaaj
Lambakasvatus Eestis Arvukus, saaduste tootmine Lambakasvatus on olnud Eestis veise- ja seakasvatuse kõrval täiendavaks loomakasvatusharuks. Tõsi, 19. sajandil ja 20. sajandi alguses oli lambakasvatus oma mahult põllumajanduses olulisel kohal. Suurim lammaste arv Eestis oli 1922.a. kui siin loendati 745 tuhat lammast (koos samal aastal sündinud talledega). Näiteks 1938/39. a oli Eestis 695 000 lammast (koos samal aastal sündinud talledega). Kui üheksakümnendate aastate alguses oli Eestis veel ligikaudu 140 000 lammast, siis praegu loetakse ületalve peetavate lammaste arvuks ca 72 400 lammast (tabel 1). Üheksakümnendate aastate algus oli lambakasvatusele raske periood. Taandarengu põhiliseks põhjuseks oli lambaliha- ja villatootmise madal tasuvus, põllumajandustootmise üldine allakäik üheksakümnendate aastate alguses ning probleemid lambaliha ja villa realiseerimisel. Näiteks 1993. aastal maksid lihakombinaadid eluslamba kilost 12 k
liiklussagedusest, ilma- ja teeoludest kui ka liiklejate ealistest iseärasustest, teadmistest, oskustest ümbritsevat adekvaatselt hinnata. Jalakäijate tegudest tingitud õnnetuseks on foorinõuete eiramine. Märkimisväärselt palju lapsi satub õnnetusse reguleeritud teeületuskohtades. Iga neljas mullu suurlinnas reguleeritud ristmikul või ülekäigurajal kannatada saanud jalakäija oli kuni 15-aastane laps. Hüpotees: lapsed eiravad foorinõudeid enam kui täiskasvanud. Uurimaks kellele suunata liiklusalane kampaania vaatlesin ka nende sugu. Üldist statistilist informatsiooni liikluses toimuva kohta sain Maanteeameti koduleheküljelt ja nende poolt tellitud uuringust. Võrreldes teiste suuremate linnadega on õnnetuste arv oluliselt suurem Tallinnas. Seega jälgisin reguleeritud ülekäigurajal foorinõuete eiramist võttes vaatluskohaks
mediaani. 1.2. Andmete paiknemist kirjeldavad arvnäitajad. Kvartiilid - jagavad vaatlustulemused nelja võrdsesse ossa. Standardhälve – hajuvuse näitaja, mis arvestab kõiki vaatlustulemusi ning näitab kui palju üksikud tulemused erinevad keskmisest. Mida suurem on hajuvus, seda rohkem nad erinevad ning seda suurem on standardhälve. Kui kõik vaatlustulemused on ühesugused (Nt. kõik tudengid said kontrolltööl 15 palli), siis hajuvust ei ole ja standardhälve on 0. (standardhälve ei ületa tavaliselt poolt jaotuse ulatusest) 2. Kirjeldavate arvnäitajate arvutamine programmis SPSS Arvutame tunnuse koolikäidud aastate arv kohta kirjeldavad arvnäitajad. Vali Analyze/Descriptive Statistics/Frequencies... Vii tunnus kooliskäidud aastate arv Variable(s) väljale ning klpsa nupul Statistics ja vali soovitud statistikud: Andmeanalüüsi ülesanne: anda ülevaade meeste-naiste jaotumisest rahvuste lõikes. Teie ülesanded:
Lambakasvatuse alused Koostaja: dots. Peep Piirsalu Sheep Production 1 Sisukord 1. Lambakasvatus Eestis ja lambatõud 1.1. Lammaste arvukus, lambakasvatussaaduste tootmine, lambafarmide suurus Eestis 1.2. Lambakasvatuse perspektiivid 1.3. Eestis aretatavad lambatõud, nende jõudlusnäitajad 1.3.1. Eesti tumedapealise ja eesti valgepealise lambatõu väljakujundamise ajalugu. 1.3.2. Eesti maalammas 1.3.3. Eesti tumedapealine lambatõug 1.3.4. Eesti valgepealine lambatõug 1.3.5. Teised Eestis aretatavad lambatõud. 1.3.5.1. Tumedapealised lihalambatõud 1.3.5.2. Valgepealised lihalambatõud 1.4. Lambatõugude klassifikatsioonid 1.4.1. Zooloogiline klassifikatsioon 1.4.2. Klassifikatsioon pea värvuse järgi 1.4.3. Klassifikatsioon aretuspiirkonna järgi 1.4.4. Klassifikatsioon tõugude kasutuse järgi: 1.4.5. Lambatõugude klassifikatsioon tüübi järgi (Horlacher, 1927) 2. Lammaste jõudlus 2.1. Lihajõudlus 2.1.1. Lammaste lihajõudluse hind
AKADEEMILISE SÕUDMISE ÜLDISED ALUSED Jaak Jürimäe Priit Purge Tartu 2006 Sisukord SISSEJUHATUS 4 1. Sõudmise ajalugu 6 1.1 Sõudepaadi kujunemine 6 1.2 Sõudetehnika arengust 11 2. Sõudepaadi ehitus ja remondiks vajalik varustus 14 2.1 Terminoloogia 14 2.2 Paadi seadistamine 17 2.3 Paadi korrashoid 23 3. Sõudmistehnika üldised alused 25 3.1 Tõmbe iseloomustus 25 3.2 Tehnika iseloomustus 27 3.3 Sõudmisõpetus algajatele 33 3.4 Tehnikavead ja nende parandamine 38 4. Sõudmise bioloogi
Ülesanne 1 1. Leida RANNU valla ja Tartu maakonna kui terviku kohta järgmised vastused. a. Kui palju (ha) on näivleetunud muldi (LP) ja kui suur on nende osatähtsus (%) kogu valla/maa b. Kui palju (ha) on savi lõimisega muldi (tähistus s) ja kui suur on nende osatähtsus (%) kogu v 2. Koostada korrektselt vormistatud graafik, kus vallad on kahanevas järjestuses liivm vald BONITEETmulla liik lõimis pind, ha Haaslava vald 47 LP sl 210,1287 Rõngu vald 50 M3 t3 145,1387 Haaslava vald 44 LP sl 112,6342 Tartu vald 53 KIg ls1 99,76011 Mäksa vald 35 LPg- sl 94,98377 Vara vald 38 LPg- sl 91,04242 Haaslava vald 47 LP sl 82,97034 Luunja vald 38 LPg- sl 82,62123 Rannu vald
annaabi.ee 
Sisene Facebook'ga
Sisene Google'ga
Sisene LinkedIn'ga
