Sisukord Rakendus "Puidu müük". Ülesande püstitus Puidu müük. Variandid Töötajad. Üldine nimekiri Rakendus "Puidu müük". Puidu hinnad Rakendus "Funktsiooni uurimine".Ülesande püstitus Funktsioonide variandid Karakteristikute variandid Variandid Hinnad Tööötajad Rakendus "Puidu müük". Ülesande püstitus Koostada rakendus, mis võimaldab teha puidu müümise arvestust. Rakenduse andmemudel on toodud skeemil. Rakenduses kasutada nimesid!!! Müüjate andmed eraldada eraldi töölehele tabelisse M_töötajad vastavalt variandile (kolm valda) tabelist Töötajad, kasutades arendatud filtrit. Eraldada skeemil näidatud väljad toodud järjekorras. Sorteerida tabel kahe tunnuse: vald ja nimi, järgi. Tabel P_müügid luua Table-objektina (List-objekt 2003-s) Müüjate nimede ning puidu liikide ja sortide valimiseks kasutada valideerimist. Vald leida müüja nime järgi tabelist M_töötajad, kasutades funktsioone INDEX ja...
korrelatsioonimaa intervallskaala Pearson, Kendall, Pearson, Kendall, triks Spearman Spearman korrelatsioonimaa nominaalskaala - (kasuta sageduste - (kasuta triks risttabelit) sageduste risttabelit) regressioonanalü kirjeldatav intervallskaala kõik kõik üs (sõltuv) tunnus regressioonanalü kirjeldav intervallskaala kõik kõik üs (sõltumatu)
3 6 4 50.00% 0 50.00% Histogram 9 0 50.00% 5 200.00% 12 0 50.00% 100.00% Frequency 15 1 62.50% Frequency 0 0.00% Cumulative % More 3 100.00% Ülemised piirid Kasutades risttabelit, tooge välja, millised tooted millises kaupluses kõige soodsama hinnaga müügil on. Millises kaup Toode nimetus Count - Soodsaim kauplus Armatuur 1 Bauroc 1 Bituumenlaineplaat 1 Eterniit, klassikaline 1
Risttabel Risttabeli elementideks on read, veerud ja lahtrid, mille järgi nimetatakse ka tabelisse märgitavaid protsente Rea protsendid: mitu% selle rea inimestest kuulub ühte v teise veergu Veeru protsendid: mitu % selle veeru inim. kuulub ühte v teise ritta Üldised protsendid: mitu % selle tabeli inim kuulub ühte v teise lahtrisse Seos risttabelis Hii-ruut statistiku idee: kõrvutada reaalset (nt küsitluse tulemusena tekkinud) risttabelit sellise risttabeliga, mille saaksime kui tunnuste vahel ei oleks statistilist seost Hii-ruut-statistik on 0 siis, kui tegelik ja teoreetiline (hüpoteetiline) jaotus langevad täielikult kokku. Sel juhul tunnuste vahel seos puudub Hii-ruudu maksimum sõltub sellest, kui suur on tabel ja vastanute arv. Maksimaalse väärtuse saab, kui tabeli lühema külje pikkusest (lahtrite arvuna) lahutada 1 ja korruda saadud number vastajate arvuga
Materjali ja värvi kulu ning maksumuse leidmiseks koostada eraldi alamprotseduur 3. Koostada rakendus (tabel), mis võimaldab teha detailide valmistamise ja värvimise arvestust ja analüüsi. Tabel sisaldab järgmisi andmeid: kuupäev, detaili mõõtmed, materjal ja värv, detailide arv, materjali ja värvi kogus ja maksumus 4. Teha kondtabelid materjali ning värvi koguse ja maksumuse kohta, kautades funktsiooni SUMIF ja risttabelit kujuga ja mõõtmetega detaile, mis aili jaoks alemiredaktoriga valemid detaili ruumala aoks: ruumala ja täispindala, Realiseerida kolm varianti valimiseks kasutada valideerimist. ks kasutada Exceli otsimisfunktsioone täispindala arvutamiseks, ning värvi kulu leidmiseks kirjutab töölehele detaili ruumala ja s detaili ristlõike skeemi. eks koostada eraldi alamprotseduur detailide valmistamise ja värvimise id: kuupäev, detaili mõõtmed, materjal ja mus
tunnuste puhul kasuatatakse hii-ruut statistikut. järjestus- ja nominaaltunnused ·Tunnuste vahel on statistiline seos siis, kui ühe tunnuse käitumine sõltub teise tunnuse väärtustest. Näiteks kui inimese valimiseelistus sõltuks tema soost. ·Uurides seost nominaaltunnuste vahel võetakse appi risttabel. ·Seost risttabelis mõõdetakse hii-ruut-statistiku (²-statistiku) abiga. Hii-ruut-statistiku idee: ·Kõrvutada reaalset (näiteks küsitluse tulemusena tekkinud) risttabelit sellise risttabeliga, mille saaksime kui tunnuste vahel ei oleks statistilist seost. Näiteks: milline näeks välja vastajate valimiseelistus siis, kui mehed ja naised ei pooldaks erinevaid kandidaate. ·Hii-ruut statistiku arvutamisel võrreldakse omavahel tegelikku tabelit ja seda tabelit, milles seost pole. ·Kui nende tabelite erinevus on suur, siis on ka hii-ruut-statistik suure väärtusega. ·Kui need tabelid on täpselt ühesugused, on hii-ruut-statistiku väärtuseks 0.
Field Settings... kuvatavas boksist validada erinevaid funtsioone: Sum, Count, ...toimub põhiliselt hiire abil. Ristabeli loomine ja redigeerimine Tabeli välju saab viia sobivatesse aladesse: Column Labels, Row Labels jne. Sealt saab neid eemaldada, muuta asukohta, seadistata (avanev menüü). Vastavalt sellele muutub risttabeli struktuur ja/või välimus. Risttabelit saab muuta ja vormindada ka objektimenüüde abil (erinevad käsukomplektid tabeli erinevate piirkondade jaoks). Allpool on toodud objektimenüü andmepiirkonna jaoks. asukohta, seadistata (avanev menüü). Vastavalt sellele muutub risttabeli struktuur ja/või välimus. Risttabelit saab muuta ja vormindada ka objektimenüüde abil (erinevad käsukomplektid tabeli erinevate piirkondade jaoks). Allpool on toodud objektimenüü andmepiirkonna jaoks.
risttabelis Rows alal olevad andmed vastupidiselt: klõpsa Row Labels lahtri ripploendi märgil; vali Sort Z to A. (empty) 2 Risttabelite l Vaata soovitatavaid risttabeleid: xslx. Selleks klõpsa töölehel hiire paremat vali Insert menüüst käsk Recommended Pivot Tables slx, väljal Before sheet märgista move to Mitu soovitatavat risttabelit omavad mõtet? Koosta ise 1. risttabel ning leia naiste kohta, mitmel korr küsimusele (mobiiltelefonide kasutamise kohta): klõpsa suvalisel väärtusel; vali Insert menüüst käsk PivotTable;
04.86 38604243865 1 7 Oliver Tammik 01.12.79 37912011363 1 4 Tiia Jaansoo 27.04.72 47204274033 1 1 Siia kirjutage oma õppemärkmiku nr. ÕM nr.: 095203 (matrikli nr.) Variant Filter1 3 Filter2 3 Risttabel1 3 Risttabel2 Kokkuvõte 3 Filtreerida arendatud filtri (advanced filter) abil teisele töölehele variandiga määratud andmed (2 päringut), koostada kaks risttabelit (PivotTable) ja kokkuvõte (Subtotal). Vajadusel lisada tabelitesse abiveerud sobivate valemitega. Variant leitakse õppemärkmiku numbri järgi: 1. filter ja 1. risttabel - õppemärkmiku viimase numbri jääk viiega jagamisel. 2. filter ja kokkuvõte - õppemärkmiku kahe viimase numbri summa jääk viiega jagamisel. Variandi leidmiseks kirjutada oma õppemärkmiku nr. lahtrisse nimega 'Matr'. Variant 0 1
Tabelid. Päringud ja kokkuvõtted; otsifunktsio Kopeerida eelmisest tööst "kirjanurk". Sisestada oma andmed otsifunktsioonid Siia kirjutage oma üliõpilaskood kood: 164790 Variant Filter1 0 Filter2 4 Risttabel1 0 Risttabel2 kõik Kokkuvõte 4 Filtreerida arendatud filtri (advanced filter) abil teisele töölehele variantidega määratud andmed (2 päringut). Koostada kaks risttabelit (PivotTable) ja kokkuvõte (Subtotal). Vajadusel võib lisada tabelitesse lisaveerge valemitega abiandmete arvutamiseks. Leheküljel 'Abi' on tabelid, mida saab kasutada otsifunktsioonides vajalike andmete leidmiseks. NB! Valemites kasutada nimesid. Variandid leitakse üliõpilaskoodi numbri järgi, kirjutage see lahtrisse nimega kood. Variant 0 1 2 3 4
2 x 2 sin +2cos ( x+3 ) x3 5 y z 5 35 45 55 ÕM nr 082176 Variant Filter1 1 Filter2 3 Risttabel1 1 Risttabel2 - Kokkuvõte 3 Filtreerida arendatud filtri (advanced filter) abil teisele töölehele variandiga määratud andmed (2 päringut), koostada kaks risttabelit (PivotTable) ja kokkuvõte (Subtotal). Vajadusel lisada tabelitesse abiveerud sobivate valemitega. Variant leitakse õppemärkmiku numbri järgi: 1. filter ja 1. risttabel - õppemärkmiku viimase numbri jääk viiega jagamisel. 2. filter ja kokkuvõte - õppemärkmiku kahe viimase numbri summa jääk viiega jagamisel. Variandi leidmiseks kirjutada oma õppemärkmiku nr. lahtrisse nimega 'Matr'. Variant 0 1
annaabi.ee 
