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
Standard Error 72,7438428093 STEYX FUNTKSIOONIGA SAAB LEIDA Observations 5 VAATLUSTULEMUSTE ARV ANOVA (DISPERSIOON ANALÜÜS) df SS ESS Regression 1 981245 RSS Residual 3 15875 TSS Total 4 997120 Coefficients Standard Error Intercept -488,5 246,1495141846 Perede arv (X) 0,443 0,0325320355
x1 SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0,8994617866 R Square 0,8090315055 Adjusted R Square 0,7963002725 Standard Error 5,684885887 Observations 145 ANOVA df SS MS F Regression 9 18483,362517209 2053,706946357 63,5469877603 Residual 135 4362,9202190334 32,3179275484 Total 144 22846,282736242 Coefficients Standard Error t Stat P-value Intercept 45,2325050445 4,5122271955 10,0244298625 5,0841941E-018 X2 54,0929506547 23,6488063569 2,2873438024 0,023730954 X3 -5,1644389493 1,0898051827 -4,7388643688 5,3785349E-006
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 Regression 1 233,84283 233,84283 intercept on 0 Residual 8 33,826167 4,2282709 Total 9 267,669 CoefficientsStandard Error t Stat Intercept 0,1005168 1,267315 0,0793148 Koopia-masinate arv 1,4192076 0,1908382 7,4367063 SUMMARY OUTPUT
SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0,4532791876 R Square 0,2054620219 Adjusted R Square 0,1061447747 Standard Error 811,7647244022 Observations 37 ANOVA df SS MS F Regression 4 5452896,128908 1363224 2,068745 Residual 32 21086782,96908 658962 Total 36 26539679,09799 Coefficients Standard Error t Stat P-value Intercept 316,8447162072 515,1894957149 0,615006 0,5429 X1 0,3616205503 0,2486257171 1,454478 0,155553
in service". When it is ready and been recovered or when it is available for a specific use in the retired from service, whichever business happens first Example Example When it is sold or is not longer When it was bought for the useable business Fa ct o r s that a f fect the calc ulat ion of Depreciation Cost of asset Estimated useful life of asset Residual or scrap value of the asset Method of calculating depreciation Different methods: Straightline method Accelerated depreciation Written down value method Reducing balance method Production based method per unit and per hour STRAIGHTLINE METHOD It is a very popular method because its simplicity and consistency. A fixed amount of original cost is charged as a depreciation every year. Annual depreciation =cost of the assets residual value
Plasmodium vivax (P.v.) Plasmodium malariae (P.m.) Plasmodium ovale (P.o.) and Plasmodium falciparum (P.f.) Symptoms The general symptoms include: headache nausea fever vomiting flu-like symptoms Treatment Hospitalization Drugs and medications: o Chloroquine o Meflaquine o Quinine Prevention Antimalarial drugs (choloroquine, mefloquine etc) Bed nets Indoor residual spraying Staying indoor at nighttime Air-conditioning Vaccination No completely effective vaccine yet Huge variety of vaccine candidates Area of on-going research Resources http ://ngm.nationalgeographic.com/2007/07/malaria/fi Thank you for listening!
constantly swirling until the color of solution changes to blue. Titrate carefully further until the last added drop will not change the blue color of the solution. 3. Repeat the titration until at least three consumed volumes of trilon-B do not differ more than 0.10...0.15 cm3. 4. Put the data obtained from titration into the table and calculate the average volume of the trilon B solution consumed (cm 3). C Water softening and determination of the residual total hardness Pour water through the sodium cationite filter and collect the softened water into a beaker or a conical flask. Determine total hardness of the softened water and assess efficiency of the filter. 1. Pipette 100 cm3 of the softened water into the clean conical flask (NB! Rinse pipette couple of times with a small amount of softened water), add ~5 cm3 of a buffer solution and a pinch (~0,1 g) of indicator ET-00. 2
Genereerida uus aruanne. Aruanne näitab, et mudelis on veel statistiliselt mitteolulisi muutujaid. Eemaldada muutuja x1_TASU. Koostada uus regressioon. Mudeli kõik muutujad ei ole ikka veel statistiliselt olulised. Eemaldada muutuja x5_TOETUS. Teostada uus regressioon 3 sõltumatu muutujaga. Regressioonimudelis on kõik usaldusväärsed muutujad. Regressioonimudeli analüüs – graafikute ja tabelite koostamine Graafikud – menüü Graphs Graafikuid on võimalik koostada: a) Residual Plot (regressioonijääkide ja muud näitajad) Näide: regressioonijääkide sõltuvus vaatluse järjekorranumbrist b) Fitted, actual plot (hinnatud mudel, tegelikud andmed) Näide: tegeliku Y ja arvutusliku Ŷ vaheline seos c) regressioonijääkide normaaljaotuse kontrollimine Tabelid - menüü Analysis a) display actual, fitted data, residual (algandmed, arvutuslikud Y, ja regressioonijäägid (üks osa tabelist)
immigratsioonil on võrdne ligikaudu 3,98%,. Standard Error 240384591,86 mudeli standardviga Korrigeeritud determinatsioonikordaja on Observations 50 vaatluspunktide arv 1,98%. ANOVA df SS MS F Significance F Regression 1 1,15015E+017 1,2E+017 1,990401 0,1647474991 Residual 48 2,77367E+018 5,8E+016 Total 49 2,88868E+018 Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Intercept 94575011,592 37913746,956 2,494478 0,01611 18344315,5246 1,7E+008 X1 8,3099697405 5,8901885958 1,410816 0,164747 -3,5330479689 20,15299 Y ja X1 hajuvusdiagrmm 40000000 30000000
26396 15973.00018 SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0.93001005 R Square 0.864918694 Adjusted R Square 0.856476112 Standard Error 197.413872 Observations 18 ANOVA df SS MS Regression 1 3992595.82144818 3992595.821 Residual 16 623555.789662928 38972.23685 Total 17 4616151.61111111 Coefficients Standard Error t Stat Intercept 3076.114111 99.2070711068 31.00700461 Väärtus jooksevhindades, miljoni-0.097903113 0.0096726727 -10.12161951 F Significance F 102.447181 2.3209959E-008 P-value Lower 95% Upper 95% Lower 95,0% Upper 95,0% 1
0 2006 SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0.9800610328 R Square 0.9605196281 Adjusted R Square 0.8890910566 Standard Error 1989.3430527166 Observations 15 ANOVA df SS MS F Significance F Regression 1 1347945730.06 1347945730.06 340.60658825 1.044501E-010 Residual 14 55404800.9395 3957485.78139 Total 15 1403350531 Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Intercept 0 Err:512 Err:512 Err:512 Err:512 Töötajate arv (tuh) 235 13 18 0 208 SUMMARY OUTPUT
Mitu põrsast saadakse pesakonnas rohkem või vähem, kui lihassilma läbimõõt (X2) suureneb 1 mm võrra. Regression Statistics Multiple R 0,021 R Square 0,000 Adjusted R Square -0,002 Standard Error 2,20 Observation s 500,00 ANOVA Significanc df SS MS F eF Regression 1 1,02 1,02 0,210 0,647 Residual 498 2410,94 4,84 Total 499 2411,96 Coeffici Standard P- Lower Upper ents Error t Stat value Lower 95% Upper 95% 95,0% 95,0% 3,13E- Põrsaste arv 10,83 0,886 12,22 30 9,09 12,57 9,09 12,57
Regression Statistics Multiple R 0,80539 R Square 0,648654 determinatsioonikordaja Adjusted R Square 0,638007 Standard Error 1,327431 Observations 35 ANOVA Significance df SS MS F F Regression 1 107,3533 107,3533 60,92444 5,39E-09 Residual 33 58,14841 1,762073 Total 34 165,5017 Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Intercept 5,502895 0,707134 7,781965 5,75E-09 4,064219 d 0,452119 0,057924 7,805411 5,39E-09 0,334272 Regr. Võrrand h=5,5029+0,4521*d Jah. Regressioonivõrrand on sama mis graafikul. Regressioonivõrrand on usaldatav. 22
Multiple R 0,5233956 R Square 0,273943 Adjusted R Square 0,2505218 Standard Error 2,4548203 Observations 161 ANOVA Significanc df SS MS F eF 70,4839905 11,6963695 Regression 5 352,42 9 9 1,33E-09 934,052 Residual 155 1 6,02614256 1286,47 Total 160 2 CoefficientStandar Upper Lower Upper s d Error t Stat P-value Lower 95% 95% 95,0% 95,0% 143,662 4,39506340 915,195 915,195
by IF and/or EM without endocapillary proliferation CLASS III Focal LN: · segmental or global; focal subendothelial immune complexes, +/- mesangial alterations CLASS IV Diffuse LN: · diffuse subendothelial immune complexes, +/- mesangialnalterations CLASS V Membranous LN: · global or segmental subepithelial immune deposits, +/- mesangial alterations · may show advanced sclerosis CLASS VI Advanced sclerosing LN: · Sclerosis affecting >90% of glomeruli globally without residual Ravi · Klass I ja II väga hea prognoos, ei vaja ravi · Klass III 25-30% nefrootiline sündroom, 25% kreatiniini taseme tõus, ravi kortikosteroididega · Klass IV - 50% nefrootiline sündroom, ravi kõrges doosis kortikosteroididega + tsüklofosfamiidi (alküleeriv aine) või mükofenolaatmofetiil · Klass V ravi nagu klass IV korral, 60% nefrootiline sündroom, predisponeeritud trombootilistele tüsistustele
Tulemuseks saame kontuurjoonise, millele võtame alla Eesti kaardi (MapAddContour layer). Tulemus on järgneval joonisel (Joonis 4). Joonis 4. Kõrgusmudel Kriging meetodiga 2) Järgnevalt loome võrgustiku samade andmetega Minimum Curvature meetodil. Selleks valime jällegi GridData ja Gridding Method Minimum Curvature. Võrgustiku parameetrid jätame samad, mis eelmise meetodi puhulgi. Lisaks märgime ära paindeteguri (max residual 0,25 ja relaxation factor 0,25). Jällegi toome saadud kontuurjoonisele alla Eesti kaardi ning saame tulemuseks värvilahutusega pildi (Joonis 5). Joonis 5. Kõrgusmudel Minimum Curvature meetodil 3) Loome kontuurjoonise ka Local Polynomial meetodil. Võrgustiku parameetrid on jällegi samad, mis eelmiste meetodite puhulgi. Siin valime nüüd polünoomvõrrandite astme (Joonis 6). Selle meetodiga moodustunud mudel on joonisel 7. Joonis 6. Local Polynomial parameetrite määramine
93268322 0 Observations 7 0 8 16 23 31 39 55 Keelt pingutav jõud F, (N) ANOVA df SS MS F Significance F Regression 1 33300.0100167 33300.01002 45.90765596 0.0010646876 Residual 5 3626.84712613 725.3694252 Total 6 36926.8571429 Väärtus Viga t Stat P-value Lower 95% Vabaliige 43.76795274 17.5771500574 2.490048307 0.055157825 -1.4155499054 Graafiku tõus 3.944289376 0.5821383501 6.77551887 0.001064688 2.4478551082
Hee, M. J., Sun, K. M., Deung P. H., Hwan K. C., Lim L. J., Han, K. S. (2010). SYSTEM OF DRINKING WATER TREATMENT USING IMMERSED MEMBRANES : KR20100053155. [Online] esp@cenet (16.04.1012) 6. (5P) Leidke andmebaasist Compendex täistekstartikleid teemal Water treatment process of membranes. Esitage: a) otsistrateegia: Panin otsinguvälja teema nime (Water treatment process of membraanes) b) artiklite arv: 5530 a) ühe relevantse e artikli kirje: Kimura, K. (2009) Influence of residual organic macromolecules produced in biological wastewater treatment processes on removal of pharmaceuticals by NF/RO membraanes. -Water Research, 43(15), 3751-3758. [Online] Compendex (16.04.2012 7. (5 P) Leidke internetist artikleid teemal Water treatment process of membranes kasutades mõnda teadusotsimootorit (mitte Google). Esitage: a) otsimootori nimetus: Yahoo a) otsistrateegia: panin otsingusse teema nime b) ühe relevantse veebilehe URL (veebiaadress)
Multiple R 0,8331163283 R Square 0,6940828165 Adjusted R Square 0,68466998 Standard Error 219,67192353 Observations 135 ANOVA df SS MS F Significance F Regression 4 14233112 3558278 73,7379 1,69E-032 Residual 130 6273248 48255,75 Total 134 20506360 Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Intercept -1916,899217 238,9411 -8,022475 5,30E-013 -2389,616 x1 30,890119453 5,350517 5,773296 5,42E-008 20,30476 x2 6,6876682557 2,381831 2,807785 0,005758 1,975501
Tabel 6. Regressioonanalüüs kõrguse sõltuvuse leidmiseks diameetrist Regression Statistics Multiple R 0,881340398 R Square 0,776760897 Adjusted R Square 0,760815246 Standard Error 0,585169098 Observations 16 ANOVA df SS MS F Significance F Regression 1 16,68045478 16,68045 48,71302735 6,45445E-06 Residual 14 4,793920222 0,342423 Total 15 21,474375 Upper Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% 95% Intercept 3,902516762 0,531490252 7,342593 3,66132E-06 2,762583548 5,04245
SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0,2914756837 R Square 0,0849580742 Adjusted R Square 0,0522780054 Standard Error 14,0519899745 Observations 30 ANOVA df SS MS F Significance F Regression 1 513,330843841 513,330844 2,599690801 0,1181007 Residual 28 5528,83582283 197,458422 Total 29 6042,16666667 Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Intercept 11,6756701836 27,0953075954 0,43091115 0,669832231 -43,8265507 Gümn_keskmHinne 10,0798045001 6,2516011193 1,61235567 0,118100702 -2,72601971 Korrelatsioonikordaja
214,18 11,200 Observations 10 227,03 11,230 ANOVA x y df SS Regression 1 3,2827547444 vabaliige -2,0057989331 Residual 8 0,5024741556 tõus 0,0588035857 Total 9 3,7852289 Coefficients Standard Error vabaliige Intercept -2,005799 1,6744575692 tõus a Läbimüük, tuh. kr 0,0588036 0,0081338557
elektriseadmetele ega ka neid teenindavatele inimestele. Ohtlik on, kui lekkevool suureneb üle ohutu piiri , s.o muutub rikkevooluks , mida võib tingida isolatsioonirike, kereühendus mõnes elektriseadmes või maaühendus mõnes toiteliinis. Isolatsioonirike ei pruugi põhjustada elektriseadmete talitlushäireid, kuid võib esile kutsuda elektrilöögi- ja/või tulekahjuohu. Märkus Viimastel aastatel on rikkevoolukaitselüliteid hakatud tähistama lühendiga RCD ( ingliskeelse nimetuse residual current device järgi), mis sõnasõnaliselt tähendab jääkvooluaparaat. Põhjenduseks on ilmselt see, et rikkevool võib tähendada ka muud kui isolatsioonirikkel tekkivat voolu. Käesolevas loengus on vajaduse korral kasutatud lühendit RVKL. Rikkevoolukaitse põhimõte TN- süsteemis Tänapäeval kõige sagedamini kasutatava rikkevoolukaitse põhiskeem on Esitatud joonisel 2 ja joonisel 4. Joonis 2
Radioaktiivset kiirgust pole võimalik näha, kuulda, tunda, maitsta ega tunda selle lõhna. Piir,kust alates radioaktiivne kiirgus pidavat ohtlik olema, on ainuüksi hinnanguline. Tuumaplahvatuse efektid Tuumapommiplahvatuses tekkinud energia jaotub järgmiselt: Lööklaine (Blast)--40-60% energiast Termiline radiatsioon (Thermal radiation)--30-50% energiast Ioniseeriv radiatsioon (Ionizing radiation)--5% energiast Jääk (Residual radiation)--5-10% kogu energiast Tuumapommide testimine Tuumapommide testimine annab informatsiooni: kuidas relvad töötavad, kuidas käituvad erinevates olukordades ja millist mõju ümbritsevale osutavad. Esimese aatompommi Trinity testimine oli USA-s 16. juunil 1945 (võimsus umb. 20 kt). Suurim, seni testitud, aatompomm on "Tsar Bomba" (võimsus umb. 50 mt). Katse viis läbi NSVL 30.okt. 1961. aastal Novaja Zemljas. 1963
Multiple R 0,880423638 R Square 0,775145783 0,7-1 v.hea Adjusted R Square 0,768167549 Standard Error 5,53563172 Observations 300 ANOVA df MS F Significance F Regression 9 3403,864 111,0805 1,45893E-88 Residual 290 30,64322 Väga usaldusväärne Total 299 Upper Coefficients t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Lower 95,0% 95,0%
33) Kui suured on saadud regressioonivõrrandi kordajate vead? 34) Arvutage saadud võrrandi järgi, kui suur on selle puu võra algus, mille diameeter on 15 cm ja kõrgus 16 m? 30. SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0.733264 R Square 0.537676 Adjusted R Sq 0.511991 Standard Error 0.721537 Observations 20 ANOVA df SS MS F Significance F Regression 1 10.89841 10.89841 20.9337 0.000235 Residual 18 9.371086 0.520616 Total 19 20.2695 Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95%Upper 95%Lower 95,0% Upper 95,0% Intercept 3.850082 0.444476 8.662071 7.8E-008 2.916272 4.783891 2.916272 4.783891 X Variable 1 0.284736 0.062233 4.575336 0.000235 0.15399 0.415482 0.15399 0.415482
her and that their lives together will be splendid, Catherine exhibits the occasional doubt, telling him that she is sure that dreadful things await them and claiming that she fears having a baby because she has never loved anyone. Privy only to what Catherine says, not to what she thinks, the reader is left to explain these infrequent lapses in her otherwise uncompromised devotion. Her premonition of dreadful things, for instance, may simply be a general alarm about the war-torn world or residual guilt for loving a man other than the fiancé whom she is mourning as the book opens. While the degree to which Catherine is conflicted remains open to debate, her loyalty to Henry does not. She is a loving, dedicated woman whose desire and capacity for a redemptive, otherworldly love makes her the inevitable victim of tragedy. Rinaldi - Rinaldi's character serves an important function in A Farewell to Arms. He
4862582 Adjusted R Sq 0.4730853 Standard Erro 2.6420214 Observations 41 ANOVA df SS MS Regression 1 257.66725 257.66725 Residual 39 272.2308 6.9802769 Total 40 529.89805 Coefficients Standard Error t Stat Intercept 73.944794 0.8677696 85.212474 X Variable 1 0.0001347 2.22E-005 6.0756575
sessoonsuseta 200 100 0 1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0,4266894 R Square 0,1820639 Adjusted R Square 0,1679615 Standard Error 36,134229 Observations 60 ANOVA df SS MS F Significance F Regression 1 16856,6 16856,6 12,91018 0,000675 Residual 58 75729,59 1305,683 Total 59 92586,18 Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95%Upper 95% Intercept 351,73616 9,447673 37,22993 3,5E-042 332,8246 370,6477 tinglik aeg t -0,967852 0,269366 -3,593074 0,000675 -1,507047 -0,428657 RESIDUAL OUTPUT Observation Predicted Lahutused
toodetud vedelkütuseid2 (diislikütused ja raskekütused). 1.1. Kütuste margid ja kategooriad Naftakompaniid toodavad ning turustavad laevakütuseid erinevate marginimetuste ja tähiste all. Rahvusvaheline standard ISO 8217-1:2010 liigitab kahte põhirühma kuuluvad laevakütused kasutusalade ja omaduste järgi kategooriatesse. Põhirühmad on destilleeritud või peamiselt destilleeritud kütused (D Destillated fuel) ja raskekütused (R Residual fuel). Kütuseid tähistatakse tähtede ja numbritega, mis moodustavad kooditähise. Kooditähis sisaldab: - tähed ISO; - tähe F (tähistab toote kuuluvust kütuste klassi); - kolmest tähest koosneva kütusekategooria, millest: - esimene täht näitab kütuse põhirühma D või R; - teine täht M näitab kasutusvaldkonda ,,Marine"- laevakütus; - kolmas täht X, A, B, C, ...L osutab kütuse teatud omadustele (tihedusele) tootespetsifikatsioonis (ISO 8217);
Investeerimiskeskuses on juhil nii vastutus kasumi, kui ka investeeringute eest. Ta otsustab, kas seda restorani üldse teha või mitte. EVA (economic value added) = nõutavat kapitali hinda ületanud tootluse % osa * alginvesteeringu suurus. Praktikas EVA on ärirahanduses oodatav ärikasum. EVA = (r-c)*k = NOPAT c*K r = NOPAT / K r on return on invested capital (ROIC); c on kaalutud keskmine kapitali hind (WACC), K on alginvesteeringu suurus. Jääkkasumi (residual income) ja EVA vahe on selles, et kas vaadatakase oma- või kogukapitali ka kas on äri või puhaskasum. Jääkkasum = puhaskasum omakapital*nõutav tulumäär EVAd vaadatakse kogukapitalilt ja ärikasumilt. Kas saadi siis rohkem tulu kui oodati või ei. Jääktulu kontseptsioon: · Tulu muutuvad otsekulud = piirkasum ehk jääktulu I · - püsivad otsekulud = Jääktulu II · - kaudkulud (püsikulud) = ärikasum
tuletamine Hälbed ^ i - b^ ui = yi - y^ i = yi - ax On võimalik näidata (Gauss-Markovi teoreem), et sel moel leitud hinnangud on Hälvete ruutude summa RSS (Residual Sum of Squares) · nihketa; 2 · efektiivsed, so vähima dispersiooniga kõigi nihketa ( ) n n RSS ( a^ , b^) = ui2 = yi - ax
Piir,kust alates radioaktiivne kiirgus pidavat ohtlik olema, on ainuüksi hinnanguline. Tuumaplahvatuse efektid Tuumapommiplahvatuses tekkinud energia jaotub järgmiselt: · Lööklaine (Blast)--40-60% energiast · Termiline radiatsioon (Thermal radiation)--30-50% energiast · Ioniseeriv radiatsioon (Ionizing radiation)--5% energiast · Jääk (Residual radiation)--5-10% kogu energiast Tuumapommide testimine · Tuumapommide testimine annab informatsiooni: kuidas relvad töötavad, kuidas käituvad erinevates olukordades ja millist mõju ümbritsevale osutavad. · Esimese aatompommi Trinity testimine oli USA-s 16. juunil 1945 (võimsus umb. 20 kt). · Suurim, seni testitud, aatompomm on "Tsar Bomba" (võimsus umb. 50 mt). Katse viis läbi NSVL 30.okt. 1961. aastal Novaja Zemljas. · 1963
Kõik Leibkonnad 3 388,23 2 897,88 5 937,23 SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0,948422877 R Square 0,899505953 Adjusted R Square 0,896460679 Standard Error 1160,052615 Observations 35 ANOVA df SS MS F Significance F Regression 1 397496237,381 397496237,4 295,37766127 4,969708E-018 Residual 33 44408828,2678 1345722,069 Total 34 441905065,649 Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Lower 95,0%Upper 95,0% Intercept 429,600229 245,692413075 1,748528673 0,0896708332 -70,264741368 929,4651993 -70,26474 929,4651993 X Variable 1 0,73444368 0,0427336191 17,18655467 4,96971E-018 0,6475014786 0,821385881 0,647501 0,821385881 90% Usaldusvahemik
956 7 1441.14480 7 1,70 9.4 Järeldus: 90%lise tõenäosusega järgib 10000 abiellude 16727 kuni 21631 sündi. 10. Protseduur Regression SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0.940941045 R Square 0.885370049 Adjusted R Square 0.881276123 Standard Error 1401.579976 Observations 30 ANOVA df SS Regression 1 424835227.446 Residual 28 55003940.021 Total 29 479839167.467 Coefficients Standard Error Intercept 5767.471447 740.827303296 X Variable 1 1.341186029 0.0912003793 11. Kasutatud materjalide loetelu 1 Kodutöö E4 juhend statistika_kodutoo_juhend_2017_kaug.pdf 2 korrelatsioonikordajad.xls 3 punkthinnangud.xlsx
R Square 0,442975 Adjusted R Square 0,421551 Standard Error 2,794997 Observations 28 ANOVA df SS MS F Significance F Regression 1 161,5251 161,5251 20,67651 0,000111 Residual 26 203,1123 7,812011 urem kui 0,05 Total 27 364,6374 Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95%Upper 95% dardhälve ehk lineaarse regressioonmudeli Intercept -0,645581 3,899638 -0,165549 0,869792 -8,661401 7,370239
Regression Statistics Multiple R 0,648811715 R Square 0,420956641 Adjusted R Square 0,410233616 Standard Error 6,868962883 Observations 56 ANOVA df SS Regression 1 1852,261841 Residual 54 2547,863159 Total 55 4400,125 Coefficients Standard Error Intercept -52,48722507 18,75379388 PIKKUS 0,689402893 0,110030499 PIKKUS 170 161 massid on seotud
Beginning Block Number 1. Method: Enter Variable(s) Entered on Step Number 1.. T11 Te tootate 2.. T9 Teie vanus 3.. T10 Teie haridus Multiple R .49591 R Square .24593 Adjusted R Square .16792 Standard Error .79395 Analysis of Variance DF Sum of Squares Mean Square Regression 3 5.96197 1.98732 Residual 29 18.28046 .63036 F = 3.15268 Signif F = .0398 ------------------ Variables in the Equation ------------------ Variable B SE B Beta T Sig T T11 -.30526 .17483 -.33682 -1.746 .0914 T9 -.33646 .14191 -.39988 -2.371 .0246 T10 -.13837 .15698 -.17625 -.881 .3853
-Viral hepatitis -Cirrhosis -Gallstones -Alcohol-related liver disorders -Cancer of the liver But there are three types of diseases of the liver you can get from alcohol: - Fatty Liver -Alcoholic Hepatitis -Alcoholic Cirrhosis Fatty liver this is the most common alcoholic-related liver disorder, causing enlargment of the liver, abdominal discomfort and sometimes temporary jaundice and liver malfunction. Abinence from alcohol can bring complete reversal and cure without leaving residual cirrhosis. Alcoholic hepatitis is an acute illness often characterized by nausea, vomiting,abdominal pain, fever, jaundice, enlarged and tender liver, and an elevation of the white blood cell count. Sometimes alcoholic hepatitis may be present without symptoms. Once it develops, it progresses to cirrhosis if alcohol comsumption continnues. Alcoholic cirrhosis is permanent scar tissue, called cirrhosis, forms when the liver cells are damaged by alcohol or drugs
under the floor. Eberspächer Hydronic Water Heaters Eberspächer water heaters work independently of the engine and thus offer a double plus: pre-heating the vehicle's passenger compartment and engine. The heaters are integrated in the cooling water system of the engine. The thermal energy gained is absorbed by the vehicle's own heat exchanger and distributed finely dosed into the interior as warm air through existing air vents. The engine is warmed up with the residual heat in the cooling water. And in summer you can easily enjoy pre-cooling with an Eberspächer Hydronic. 9 Air Conditioning Why do Vehicles Require Air Conditioning Over the last few years air conditioning has become a familiar feature on many types of vehicle. Today nearly all medium and large cars have air conditioning as standard
Tabel 5 näitab mudeli olulisust. Kui sig ≤ 0,05, siis on mudel statistiliselt oluline. Praegusel juhul sig=0,000 s.t mudel on statistisliselt oluline. Tabel 5. Mudeli olulisus. ANOVAa Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression 6225810,552 3 2075270,184 88,141 ,000b 1 Residual 1271430,828 54 23545,015 Total 7497241,379 57 a. Dependent Variable: kulu_riided_jalanoud b. Predictors: (Constant), töötus, kaalutud_hinnad_HICP, SKP_pc Tabel 6. Sõltumatute muutujate olulisus ning tolerance ja VIF näitajad. Coefficientsa
Positive drive mechanical seal, fluoroelastomer o-rings and external high temperature, permanently grease packed, deep groove ball bearing. Accessories- Completely mounted, built to order pump/driver assemblies are available with baseplates, ANSI RF spool pieces, NEMA 'C' face adapters. Outlet Pressure- 1500 PSIG (103 BAR) maximum for lube, seal and hydraulic oils. 1000 PSIG (70 BAR) maximum for distillate, residual and crude oils. Minimum recommended differential pressure is 40 PSI (2.8 BAR). Inlet Pressure- Type B & H: 75 PSIG (5 BAR) maximum, distillate fuel, lube- sizes 106-187. 50 PSIG (3 BAR) maximum, distillate fuel, lube- sizes 218-400. Type H: 40 PSIG (2.7 BAR) maximum, residuals and crude oil- all sizes. Viscosity- 33 SSU (2.0 CST) minimum. Type B: 3000 SSU (650 CST) maximum (consider cold start). Type H: Viscosities above 3000 SSU (650 CST) Temperature- Type B: 0 to180°F (-18 to 82°C)
o Casewide diagnostics, valida Standard residuals valikusse 2SD ühikut, mille sisse jääb >95% normaaljaotuse andmetest. Kontrollida, kas antud andmete hulk jääb <5% kogu andmestikust. o Standardized Residuals Histogram – jälgida, et andmed oleksid koondunud nulli ümber ja mõlemale poole nulli langeb enam-vähem võrdselt jääke. Ühtlasi: residual: statistics min, max ja mean selle hindamiseks. o Q-Q Plot Standardized Residuals - niinimetatud tõenäosuspaber ehk kvantiil- kvantiil diagramm (ingl. k. Q-Q plot). Sirge joon esindab normaaljaotust ja punktid jääke. Täiusliku normaaljaotuse korral oleksid kõik punktid joone peal. Kõrvalekalded joonest on tavalised otstes, kuid keskel ei tohiks neid esineda.
ingl). Seega omavad andurid igas automatiseeritud protsessi juhtimises info varustajana olulist rolli. Esitatud väljavõte andurite kohta on pärit Lucas-Nülle tarkvarakeskkonnast L@Bsoft. 4 Andurid jagunevad oma ühendusviisilt kahejuhtmelisteks ning kolmejuhtmelisteks. Kahejuhtmelised andurid lülitatakse koormusega (elektromagnetilisereleega) jadami-si. Seepärast mõjutab neid lahutatud olekus jääkvool (residual current ingl) ning su-letud olekus pingelang (voltage drop ingl). Kolmejuhtmelistel anduritel on peale kahe toitejuhtme veel kolmas väljundjuhe, kuhu ühendatakse koormuse üks klemm (koor-muse teine klemm ühendatakse toiteallikaga). Erinevatel anduritel võivad olla erinevad väljundsignaalid – NO või NC kontaktid, või mõlemad. Seda asjaolu iseloomustab hästi alljärgnev väljavõte Tõnu Lehtla (1996) raamatust „Andurid”.
gravitatsiooniline takistus gravity-related resistance hõõrdetakistus frictional resistance hõõrdetegur coefficient of friction koosmõju interaction hürdodonaamiline rõhk hydrodynamical pressure hüdromehaanika fluid mechanics hürdrostaatiline rõhk hydrostatical pressure inertsjõud inertial force isepoleeruv värv self-polishing paint jäätakistus residual resistance jäätakistus ice resistance kaal weight käigulained shipborne waves käigulainete interferent wave systems ineraction kaikuvus propulsion karedus roughness kasulik tõukejõu, towing force, efeectiv pull pukseerimisjõud kasulik võimsus, effectiv power, towing power pukseerimisvõimsus kattumine fouling
SUMM ARY OUTPU T Regressi on Statistics Multiple R 0,992478 R Square 0,985014 Adjusted R Square 0,962534 Standard Error 11491,18 Observations 6 ANOVA Significan df SS MS F ce F 5,79E+0 Regression 3 1,74E+10 9 43,818 0,022395 1,32E+0 Residual 2 2,64E+08 8 Total 5 1,76E+10 Up per Coefficien Standard Lower Upper Lower 95, ts Error t StatP-value 95% 95% 95,0% 0%
ground processes affecting the soil ecosystem (Asher et al. 2012). As an example, Asher et al. (2012) further proved in their research on humus creation that thermal conditions (due to differences in altitude and exposure) and consequently the climate influence soil microflora considerably. Humus being defined as an organic residue in the soil resulting from decomposition of plant and animal residues in soil, or it is the highly complex organic residual matter in soil which is not readily degraded by microorganism (Kausadikari). There are several other variables that impact the soil microflora. For instance, a study by Canbolat et al. (2007) showed that root length, root and shoot weight of plants were decreased by soil compaction, which suggests that microfloral activity in compact soil is lower. Cultural practices The mankind has and will have a major influence on changing the microflora of soils. There
kirjeldamiseks etteantud valemi põhjal. Regressioonanalüüsi käigus leitakse regressioonmudeli deterministlik komponent, st leitakse vastava matemaatilise funktsiooni parameetrite hinnangud. 21. Vähimruutude meetodi olemus. Minimeeritakse hälvete ruutude summat. Lineaarne mudel: harilik vähimruutude meetod OLS. Vähimruutude meetod: regressioonmudeli parameetrite hinnangud leitakse nii, et jääkide ruutude summa on minimaalne. Hälvete ruutude summa RSS (Residual Sum of Squares). Tuleb leida kahe muutuja funktsiooni miinimumkoht. Matemaatilisest analüüsist: I järku osatuletised peavad võrduma nulliga. 22. Vähimruutude meetodil leitud hinnangute omadused, kui kehtivad klassikalise lineaarse mudeli eeldused. On võimalik näidata, et sel moel leitud hinnangud on · nihketa; · efektiivsed, so vähima dispersiooniga kõigi nihketa lineaarsete hinnangute seas; · lineaarsed vaatluste yi suhtes;
● Mittelineaarne mudel: mittelineaarne vähimruutude meetod NLS (Nonlinear Least Squares) ● Teatud juhtudel üldistatud vähimruutude meetod GLS (Generalized Least Squares) Vähimruutude meetodi kasutamiseks peab mudel olema lineaarne parameetrite suhtes. Vähimruutude meetod: regressioonmudeli parameetrite hinnangud leitakse nii, et jääkide ruutude summa on minimaalne. Parameetrite hinnangute valemite tuletamine: Hälvete ruutude summa RSS (Residual Sum of Squares). Tuleb leida kahe muutuja funktsiooni miinimumkoht. Matemaatilisest analüüsist: I järku osatuletised peavad võrduma nulliga 20. Vähimruutude meetodil leitud hinnangute omadused, kui kehtivad klassikalise lineaarse mudeli eeldused. On võimalik näidata (Gauss-Markovi teoreem), et sel moel leitud hinnangud on ● nihketa; ● efektiivsed, so vähima dispersiooniga kõigi nihketa lineaarsete hinnangute seas; ● lineaarsed vaatluste yi suhtes. KUI
annaabi.ee 
