Leidsid 33 sarnast õppematerjali, mis on seotud failiga "Statistiline uurimustöö". Need materjalid aitavad sul teemat sügavamalt mõista.
kvartiil, standardhälve, kandjaid, suuremaid, ärinduse, osakond, merila, juhendaja, reet, 2016, jalanumbrid, variatsioonirida, sagedustabel, saapa, graafik, variatsioonireas, väärus, noormehealljärgneva tabeli põhjal Õppeaine Maht Ain Paul Tiit tundides Matemaatik 80 5 4 5 a Füüsika 60 4 3 3 Keemia 40 3 5 4 17 Jalgrattur sõitis 48km kiirusega 16km/h, 60km keskmise kiirusega 15km/h ja 65km kiirusega 13km/h. Arvuta jalgratturi keskmine kiirus. 18 Mediaan on arv, millest suuremaid ja väiksemaid väärtusi on variatsioonireas ühepalju. Tähis Me Kui variatsioonireas on elemente paarisarv, siis mediaaniks on kahe keskmise liikme poolsumma. 19 Mediaani eelised: 1) lihtsamini leitav 2) vähem mõjutatud eranditest 20 Mediaani puudused: 1) ei kasuta kogu infot 2) tunnuse muutudes allpool või ülalpool mediaani jääb mediaan samaks. 21 Kumba eelistada, kas
46 1 46 5,09 5,09 25,91 25,91 900 57,82 180,06 Variatsioonrida on kasvavalt või kahanevalt järjestatud tunnuse väärtuste rida. 37, 37, 38, 38, 38, 38, 39, 39, 39, 39, 40, 40, 41, 43, 43, 44, 44, 44, 44, 44, 45, 46 Mood on tunnuse kõige sagedamini esinev väärtus. Mo= 44 Mediaan on arv, millest suuremaid ja väiksemaid väärtusi on vartiatsioonreas ühepalju. Me= ( 40 + 40) : 2= 40 Keskväärtus ehk keskimne x on tunnuse kõigi väärtuste aritmeetiline keskmine. x = 900 : 22 40,91 Keskmine hälve on hälvete aritmeetiline keskmine. = 57,82 : 22 2,63 Dispersioon on variatsioonreas olevatele andmetele vastava hälvete ruutude keskväärtus. 2 =180,06 : 21 8,57 Standardhälve on variatsioonreas oleva arvu ja keskväärtuse vahe. = 8,57 2,93
väärtuste hulgas. Keskväärtus X Aritmeetiline keskmine. Kõigi väärtuste summa jagame liikmete arvuga (150 : 15 = 30) x f x f ....x n f n X= 1 1 2 2 sagedustabeli puhul N x W x W ....x nW n X= 1 1 2 2 jaotustabeli puhul 100 Mood (Mo) Moodiks nimetatakse tunnuse kõige sagedamini esinevat väärtust Mediaan (Me). Tunnuse väärtus, millest suuremaid ja väiksemaid liikmeid on variatsioonireas ühe palju. 04) Ühe klassi kinganumbrite variatsioonirida: 39, 39, 40, 40, 40, 40, 41, 41, 41. N= 9 (paaritu arv) 1 1 Me = Xi i= N 1 ; i= 91=5 ; Me= x5= 40 2 2 35, 35, 35, 35, 36, 39. N= 6 (paaris arv) 1 N 1 Me= x i x i1 ; i= ; Me= 3535=35 ; i= 35 2 2 2
80 1 Kokku 50 tulemust Keskväärtus Tunnuse keskväärtuseks on tunnuste väärtuste aritmeetiline keskmine. _ Tunnuse keskväärtus: x = 56,64 Mood Mood on tunnuse kõige sagedamini esinev väärtus. Mo= 54 Mediaan Mediaan on arv, millest suuremaid ja väiksemaid väärtusi on variatsoonreas ühepalju. Me= 55 Kvartiilid Alumine kvartiil on tunnuse väärtus, millest väiksemaid (või võrdseid) liikmeid on variatsioonireas 25%. Kv= 52 Ülemine kvartiil on tunnuse väärtus, millest suuremaid (või võrdseid) liikmeid on variatsoonreas 25%. _ Kv= 62 Standarthälve Standardhälve on ruutjuur dispersioonist. Mõõdetava suuruse standardhälbe
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 4 Eesti M 185 72 56 44
Minu eesmärk on uurida, kas ja kuidas erinevad tüdrukute vastused poiste vastustest ning vaadata, kas linnainimesed on pirtsakamad kui maainimesed. STATISTIKA MÕISTED Valim mõõtmiseks võetud üldkogumi osa. Valimi maht N - uuritavate objektide koguarv. Aritmeetiline keskmine - tunnuse kõigi väärtuste summa ja objektide arvu jagatis. Keskväärtus - tunnuste väärtuste aritmeetiline keskmine. Mood - tunnuse kõige sagedamini esinev väärtus Mediaan - arv, millest on suuremaid ja väiksemaid väärtusi variatsioonireas on ühepalju. Maksimaalne element, Xmax - tunnuse väärtuste hulgas suurim element. Minimaalne element, Xmin - tunnuse väärtuste hulgas väikseim väärtus. Ülemine kvartiil, - tunnuse väärtus, millest suuremaid (või võrdseid) liikmeid on variatsioonireas ¼ ehk 25%. Alumine kvartiil - tunnuse väärtus, millest väiksemaid (või võrdseid) liikmeid on variatsioonireas ¼ ehk 25%. Dispersioon andmetele vastav hälvete keskväärtus.
EESTI MAAÜLIKOOL Metsandus- ja maaehitusinstituut Metsakasvatuse osakond Praktikumi arvutustöö Iseseisev töö õppeaines Metsaselektsioon Juhendaja: dotsent Veiko Uri Tartu 2014 Sisukord Sissejuhatus................................................................................................ 3 1. Variatsioon-statistiline analüüs................................................................4 2.2 Variatsioonide ja mõju tugevuse leidmine..........................................6 3. Regressioonanalüüs................................................................................... 8
Statistika uurimustöö Tervslik eluviis Nõo Reaalgümnaasiumi õpilaste seas Koostas: Klass: Juhendaja: Nõo 2011 SISUKORD SISUKORD.............................................................................................................2 SISSEJUHATUS.......................................................................................................3 MÕISTED...............................................................................................................4 VALEMID......................................................
Tartu Kutsehariduskeskus Ärinduse ja kaubanduse osakond Äk11 Kaili Olgo STASTISTIKA KOOLI SÕIDUAEGADE KOHTA Uurimustöö Juhendaja: Tiia Leego Tartu 2011 1 Sisukord: 1. Sissejuhatus...................................................................................................................3 2. Uurimustöös esinevate mõistete ja tähistuste selgitused...............................................4 3. Koondtabel sõiduaegade kohta......................................................................................6 4. Andmetöötlus........................................
TARTU KOMMERTSGÜMNAASIUM Elisabeth Jänes Eestikeele kirjandi ja võõrkeele riigieksamite tulemuste seosed Majandusmatemaatika uurimistöö Juhendaja: Reelika Leopard Tartu 2011 1 SISUKORD Sissejuhatus.................................................................................................................................3 1.Riigieksami tulemuste koondtabel...........................................................................................5 2. Esimene punkt.........................................................................................................................6
Kool 14-18 AASTASTE TÜDRUKUTE TANTSIMAS KÄIDUD AASTAD Uurimustöö matemaatikas Nimi Klass Juhendaja Tallinn 2011 Sisukord Sissejuhatus..................................................................................................................... 3 Uurimustöös esinevad mõisted, tähised ja seletused....................................................... 3 1. Hinnete tabel küsitluse põhjal.......................................................................................... 5 2. Statistiline rida.....................................................
....................................................................... 14 AKEN 2: Sõidutee ületamine. Teele Kitsing. (2005).................................................. 18 AKEN 3: Autojuhtidele iseloomulikud tunnused ja käitumine reguleerimata ülekäiguradadel. Jana Põldver. (2005) ........................................................................ 26 AKEN 4 Turvavööde kasutamine Tallinnas Sirli Viir (2005) .................................... 33 AKEN 5 Tallinn kui elukeskkond. Reet Reispass ...................................................... 39 TRANSPORDIVAHENDITE KASUTAMINE ......................................................... 55 KESKKONNATEADLIKKUS................................................................................... 66 KOKKUVÕTE............................................................................................................ 73 2 SISSEJUHATUS Jüri Uljas
Tihedusfunktsiooni omadused: f(x) ≥ 0; piirväärtused argumendi lähenemisel miinus lõpmatuseni ja lõpmatuseni on võrdsed nulliga; integraal rajades miinus lõpmatus kuni lõpmatus on 1 ja tõenäosus vahemikust on integraal tihedusfunktsioonist rajades vahemiku otspunktid. 7. Mis on juhusliku suuruse kvantiil, millised on kvantiili erijuhud? Juhusliku suuruse kvantiil on arv xα, mille korral jaotusfunktsioon omandab väärtuse α. (α- kvantiil). Kvantiili erijuhud on: punkt x on alumine kvartiil (F(x)=P(X≤x)=1/4), ülemine kvartiil (F(x)=P(X≤x)=3/4) ja k-s detsiil(F(xk)=P(X≤x)=k/10 ja k= 1,...,9) 8. Mis on täiendkvantiil, kuidas ta on seotud kvantiiliga? Täiendkvantiil on juhusliku suuruse väärtus, millest suuremaid väärtusi omandab juhuslik suurus tõenäosusega α (0 < α < 1). Ehk P(X>x α) = 1 - F(xα) = α. Täiendkvantiil + kvantiil on kokku 1. 9. Defineeri pideva juhusliku suuruse keskväärtus ja dispersioon.
maht ja k mudeli parameetrite arv) ja olulisuse nivool a2, siis saab vastu võtta sisuka (alternatiivse hüpoteesi) H1, mille kohaselt parameetri hinnang erineb statistiliselt oluliselt nullist (või cst). Kui hüpoteesi H1 vastu võtta ei saa (jäädakse 0hüpoteesi juurde), siis etteantud olulisuse nivool puudub statistiliselt oluline seos muutujate Y ja X vahel . 38. Standardhälve so ruutjuur dispersioonist. Mida suurem on standardhälve, seda suurem on tunnuse kui juhusliku suuruse hajuvus. Seda suurem on tunnuse erinevus keskväärtusest. 39. Statistilistel seostel baseeruv modelleerimine, hõlmab üldiselt üksikule lähenemist. Lähenemine kehtib aegridade jaoks. Teooriat ei püüta ümber lükata, vaid analüüsitakse teooria ja andmete kooskõla. 40. Tjaotus, lk 2728. Üks kasutatavamaid jaotusi
Nõo Reaalgümnaasium Statistiline uurimistöö Nõo reaalgümnaasiumi õpilaste tervislikud harjumused. Autor: Karl Kuus Juhendajad: Sirje Sild Kaja Kasak 2012 Mõisted Mediaan Me arv, millest suuremaid ja väiksemaid väärtusi on variatsioonireas ühepalju. Mood Mo tunnuse kõige sagedamini esinev väärtus. Minimaalne element Xmin - tunnuste väärtuste hulgas vähim. Maksimaalne element Xmax - tunnuste väärtuste hulgas maksimaalne. Variatsioonirida järjestatud kasvavate või kahanevate väärtuste jada. Variatsioonikordaja - on hajuvusmõõt, mis seisneb kogumi standardhälbe ja keskväärtuse suhtes. Variatsioonirea ulatus u maksimaalse ja minimaalse elemendi vahe.
TALLINNA TEHNIKAÜLIKOOL Matemaatika-loodusteaduskond Analüütilise keemia õppetool RASKEMETALLIDE MÄÄRAMINE AHVENAS Magistritöö Kristiina Fuchs Juhendaja: teadur Ph.D Anu Viitak Konsultandid: MSc Leili Järv Bioloogiakandidaat Mart Simm Tartu Ülikool Eesti Mereinstituut Tallinn 2009 Sisukord Sisukord..........................................................................................................................2 1. SISSEJUHATUS................................................................................................
Tähis Me. _ · Aritmeetiline keskmine ehk tunnuse keskväärtus. Tähis x. · Hajuvusmõõdud näitavad kui palju erineb tunnuse väärtus keskväärtusest või mediaanist: · Tunnuse minimaalne väärtus esinev tunnuse vähim väärtus. Tähis Min · Tunnuse maksimaalne väärtus esinev tunnuse suurim väärtus. Tähis Max · Variatsioonirea ulatus tunnuse maksimaalse ja minimaalse väärtuse vahe. Tähis U · Alumine kvartiil tunnuse väärtus, millest väiksemaid (või võrdseid) väärtusi on variatsioonireas 25%. Tähis Kv · Ülemine kvartiil tunnuse väärtus, millest suuremaid (või võrdseid) väärtusi on variatsioonireas 25%. Tähis Kv · Hälve variatsioonireas oleva tunnuse väärtuse ja keskväärtuse vahe. Kogu variatsioonirea hälvete summa on 0. · Dispersioon hälvete ruutude aritmeetiline keskmine. Tähis ² · Standardhälve ruutjuur dispersioonist
mitu korda on ta eelmisest suurem. Ruutkeskmine – rakenduslik tähtsus on suur dispersioonanalüüsis, korrelatsioonikordajate leidmisel ja muudes statistliste protseduurides. 6. Mediaan – korrastatud statistilise rea keskliige, millest mõlemale poole jääb võrdne arv liikmeid. Ühele poole jäävad on väiksemad ja teisele poole jäävad suuremad. Kvartiilid –Jagavad stat rea neljaks osaks, millel igas on võrdne arv liikmeid. Esimene kvartiil on mediaan rea esimesest poolest, teine kv. on mediaan, kolmas mediaan rea teisest poolest. Detsiilid jaotavad stat rea kümneks osaks (D1..D9).Tsentiilid jaotavad stat rea 100 võrdse liikmete arvuga osaks(T1..T99) 7. Mood – kõige sagedamini korduv tunnuse väärtus. Seda kasutatakse siis, kui soovitakse kogumit iseloomustada temas kõige sagedamini esineva nähtuse alusel. Mood on kõige tüüpilisem väärtus.
Mõisted Aritmeetiline keskmine ehk keskväärtus tunnuse kõigi väärtuste summa ja objektide arvu x1 + x 2 + .... + x n x= jagatis. n Mediaan Me arv, millest suuremaid ja väiksemaid väärtusi on variatsioonireas ühepalju. Mood Mo tunnuse kõige sagedamini esinev väärtus. Minimaalne element xmin tunnuste väärtuste hulgas vähim. Maksimaalne element xmax tunnuste väärtuste hulgas maksimaalne. Variatsioonirida järjestatud kasvavate või kahanevate väärtuste jada. Variatsioonikordaja Variatsioonirea ulatus u maksimaalse ja minimaalse elemendi vahe. Sagedustabel näitab, mitmel korral saab antud tunnus antud väärtuse.
TALLINNA MAJANDUSKOOL Majandusarvestuse ja maksunduse osakond MA10 STATISTILINE UURING Õppeaines: Statistika Juhendaja: Silvi Malv Tallinn 2012 1. Sissejuhatus Töötan Raekoja platsis asuvas restoranis Liisu juures ning otsustasin oma statistilise uurimuse teha oma töö põhjal. Nimelt uurisin lähemalt 36 laua arveid. Eraldi tõin välja kulu söögile ja joogile. Oma uurimustöö eesmärgiks seadsin välja selgitada meie klientide keskmised kulu- tused ( laua põhiselt ). Kuna paljud kliendid tellivad toite mitme peale ei saanud ma täpselt välja tuua kulutusi ühe kliendi kohta
Nõo Reaalgümnaasium NRG õpilased ja reisimine Ees- ja perekonnanimi Juhendaja: Ees- ja perekonnanimi Nõo 2011 Sisukord Sisukord 2 Statistika mõisted 3 Sissejuhatus 5 Kodeerimiseeskiri 6 Andmed 7 Vastanute sugu ja reisieelistused 9 Sõiduvahendid 10 Kaugeimad sihtpunktid 11
Loodan, et mu hüpoteesid vastavad tõele ja, et ma õpin töö käigus statistikat paremini tundma. Mõisted Valim mõõtmiseks võetud üldkogumi osa. Valimi maht N - uuritavate objektide koguarv. Aritmeetiline keskmine - tunnuse kõigi väärtuste summa ja objektide arvu jagatis. Keskväärtus - tunnuste väärtuste aritmeetiline keskmine. Mood - tunnuse kõige sagedamini esinev väärtus Mediaan - arv, millest on suuremaid ja väiksemaid väärtusi variatsioonireas on ühepalju. Maksimaalne element, Xmax - tunnuse väärtuste hulgas suurim element. Minimaalne element, Xmin - tunnuse väärtuste hulgas väikseim väärtus. Ülemine kvartiil - tunnuse väärtus, millest suuremaid (või võrdseid) liikmeid on variatsioonireas ¼ ehk 25%. Alumine kvartiil - tunnuse väärtus, millest väiksemaid (või võrdseid) liikmeid on variatsioonireas ¼ ehk 25%. Dispersioon 2 andmetele vastav hälvete keskväärtus.
Keksmised jagunevad mahukeskmised ja asendkeskmised. Mahukeskmised on rea liikmete individuaalväärtuste summa : a. ARTIMEETILINE KESKMINE b. HARMOONILINE c. GEOMEETRILINE d. RUUTKESKMINE e. KRONOLOOGILINE Asendkeskmised reageerivad ainult sellistele muutustele rea üksikliikmete väärtuses, millega kaasneb olulisis nihkeid ka rea struktuuris. MOOD MEDIAAN KVARTIIL, DESTSIIL JA TSENTRIIL 11. Mahukeskmiste majorantsus Samadest arvudest leitud eri keskmiste arvväärtused ei ole ühesugused. Sellises mittevõrdsuses avalduvat keskmiste omadust nim nende majorantsuseks. Näiteks Xharm <= Xgeom <= Xarit<=Xruut jne 12. Millal, millist mahukeksmist kasutada Lihtsat aritmeetlilist keskmist kasutatakse siis kui : I Tee kindlaks milline suurus on variant ja milline on keskmine. Variant on see suurus mille keskmist otsitakse. (teepikkus k, kiirus – variant).
Võru Kreutzwaldi Gümnaasium Võru linna juubelipidustused Uurimistöö Autor: Sander Lebreht 11.d Juhendaja: õp Kaja Kenk Võru 2014 RESÜMEE Uurimistöö eesmärk oli koguda informatsiooni Võru linna kolme juubelipidustuste (100., 150. ja 200. sünnipäevade) üritustest ja kõike seda puudutavast ning võrrelda neid omavahel. Uurimistöö autor toetus juubeliürituste kirja panemisel peamiselt vastava aja ajalehtedele. Autor vaatas läbi Wõru Teataja 1933. ja 1934. aasta ajalehed ning Töörahva Elu 1984. aasta ajalehed
mis seob juhusliku suuruse väärtused ja nende tõenäosused: pi=P(X=xi).( esitatud
valemina, tabelina, arvupaaridena või graafikuna). keskväärtus - EX = E(X).
kus xi tähistab diskreetse juhusliku suuruse x väärtust ja p i selle
tõenäosust. Keskväärtus on juhusest sõltumatu suurus, mis paikneb väikseima ja suurima
väärtuse vahel
dispersioon, - Dispersioon on hälbe ruudu keskväärtus. DX = D(X) = E(X-EX) 2=
standardhälve - Standardhälve on ruutjuur dispersioonist
7. Jaotusfunktsioon. - Juhusliku suuruse jaotusfunktsioon on funktsioon, mis seob väärtusega
x vastavusse tõenäosuse, et Xx. Tähistame F-ga
F(x )=P(Xx ) tõenäosus, et JS kuulub paljude väärtuste korral
0 0
teatavasse piirkonda P(a
AUDENTESE ÜLIKOOL Majandusteaduskond Finantsjuhtimise õppetool Silja Voitka ETTEVÕTTE MAKSEVÕIME PARENDAMINE AKTSIASELTSI EVEN NÄITEL Bakalaureusetöö Juhendaja: Sander Karu, MBA Tartu 2006 SISUKORD SISSEJUHATUS ...................................................................................................................3 1. MAKSEVÕIME ANALÜÜSI TEOREETILISED ALUSED...........................................5 1.1. Maksevõime analüüsi meetodid...........................................................................12 1.1.1. Horisontaal-ja vertikaalanalüüs...................................................
vastavus teaduspõhises õppekavas ettenähtud vormistusnõuetele on sama tähtis kui töö sisu. Kõrgkoolide üliõpilased peavad oma õpingute jooksul kirjutama üliõpilastöid (referaat, ainetöö, kursusetöö, kursuseprojekt). Kõrgkooli madalama astme lõpetajad kirjutavad lõputööna bakalaureusetöö, kõrgema astme lõpetajad magistritöö ja teadusastme lõpetajad doktoritöö. Üliõpilastööde edukaks koostamiseks on oluline juhendaja ja juhendatava koostöö sujuvus. Head juhendajat iseloomustavad [1]: 1) huvi juhendamise vastu; 2) heade juhendamistavade kasutamisoskus; 3) selgete eesmärkide ja ootuste olemasolu ning ajakava dokumenteerimine; 4) produktiivsed ja regulaarsed kohtumised juhendatavaga; 5) juhendamisprotsessi efektiivne haldamine; 6) vastutuse jagamine; 7) avatud suhtlemine; 8) mitmekesised juhendamisvõtted;
Näiteks: sissetulek, pikkus, kaal, temperatuur, vanus, laste arv Veel tunnuste liigitamise võimalusi: Kvalitatiivsed ja kvantitatiivsed tunnused Diskreetsed ja pidevad tunnused Kategoriaalsed tunnused: diskreetne kvalitatiivne tunnus Binaarsed ehk dihhotoomsed ehk kaheväärtuselised tunnused 4) Kirjeldav statistika eri tüüpi tunnuste kohta: mis on mood, mediaan, kvantiilid, keskmine, standardhälve, dispersioon. Nominaaltunnused · Mood kõige sagedasem väärtus või väärtusklass Järjestustunnused Mood Mediaan punkt tunnuse skaalal, millest väiksemaid ja suuremaid väärtusi on variatsioonreas ühepalju. Mediaan jaotab skaala vaadeldava tunnuse seisukohalt kaheks võrdsagedaseks osaks. Kvantiilid Alumine kvartiil punkt, millest väiksemaid väärtusi on kogumis ¼ osa. Ülemine punkt, millest suuremaid väärtusi on kogumis ¼ osa.
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 Funktsionaalne sõltuvus ....................................
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:
1 10. klass Viljandi Täiskasvanute Gümnaasium KORDAMINE: FUNKTSIOONI GRAAFIK I Joonistel on kuue funktsiooni graafikud. Tee kindlaks, missuguste funktsioonidega on tegemist. 1 2 3 © Allar Veelmaa 2014 2 10. klass Viljandi Täiskasvanute Gümnaasium KORDAMINE: FUNKTSIOONI GRAAFIK II © Allar Veelmaa 2014 3 10. klass Viljandi Täiskasvanute Gümnaasium REAALARVUDE PIIRKONNAD Kuna erinevates õpikutes kasutatakse reaalarvude piirkondade märkimiseks erinevaid tähistusi, siis oleks kasulik teada mõlemat varianti. Nimetus Tingimus Esimene
TALLINNA MAJANDUSKOOL Majandusarvestuse ja maksunduse osakond Maria Kashirova FINANTSANALÜÜSI MEETODITE VÕRDLUS: ETTEVÕTTE PANKROTIOHU PROGNOOSIMINE Lõputöö Juhendaja: Rene Pihlak Tallinn 2011 SISUKORD SISSEJUHATUS ............................................................................................................................... 4 1 ETTEVÕTETE FINANTSSTABIILSUSE KUJUNEMISE TEOREETILISED ALUSED .............. 6 1.1 Finantsstabiilsus ja pankrotioht..................................................................................................... 6 1.2 Meetodid pankrotistumiste prognoseerimiseks .................
TALLINNA TEHNIKAKÕRGKOOL Arhitektuuri ja keskkonnatehnika teaduskond Tehnoökoloogia õppetool Villu Vares ENERGIA ja KESKKOND Konspekt 1 Villu Vares Energia ja keskkond Tallinn 2012 2(113) Villu Vares Energia ja keskkond SISUKORD SISUKORD.............................................................................................................................................................3 SISSEJUHATUS....................................................................................................................................................5 1 ENERGIAKASUTUS JA MAAILMAS JA EESTIS........................................................................................6 1.1 ENERGIAKASUTUS MAAILMAS JA EESTIS.
annaabi.ee 
