Mustmetalltoodete eksport ja import Eestis Liisu Tool Mustmetalltooted Töödeldud toormaterjal Metallkonstruktsiooni Masinaehitusdetailid Konteinerid katusematerjalid Ekspordi artiklid Raud ja terastorud, õõnesprofiilid Rauast või terasest toruliitmikud Raud või teraskonstruktsioonid ja nende osad Rauast või terasest tsisternid, vaadid, paagid Rauast auto ja veomasinate detailid Ekspordi maad Saksamaa Soome Rootsi Taani Need neli moodustavad ~60% Muu ~40% Impordi artiklid Toormalm ja peegelmalm Ferrosulamid Vanaraud ja metallijäätmed Rauast või legeerimata terasest lehtvaltstooted Impordi maad Venemaa ~50% Läti Leedu Kasahstan Soome Import ja eksport Eestis Suuremad selle ala firmad Metec grupp OÜ Tartu NORCARBSB EESTI AS Raplamaa Stremrator OÜ Harjumaa MAS Metall OÜ Tallinn RAUDPOLT OÜ Tallinn ...
Births in Estonia in January 2009 and December 2008. This graph shows how many children were born in December 2008 and January 2009 in each county. The horizontal axis represents the counties and vertical axis represents the number of children. Most children born in January 2009 and December 2008 were born in Harjumaa and second popular place was Tartu. In December there were 644 births in Harjumaa and in January there was a plunge to 582. In Tartu there was a decrease too. In January there were 37 births less than in December. In Pärnumaa, Ida-Virumaa, Viljandimaa, Jõgevamaa, Võrumaa, Valgamaa and Hiiumaa there was a recovering and the number of births was bigger than a month ago. According to that in Tartu, Harjumaa, Lääne-Virumaa, Raplamaa, Jõrvamaa, Saaremaa, Põlvamaa and Läänemaa the number of births decreased. Viljandimaa, Raplamaa, Järvamaa, Saaremaa, Võrumaa, Valgamaa, Põlvamaa, Läänemaa and Hiiumaa's variations were v...
Statistilne uurimus Mitu korda päevas sa keskmiselt läbi hoone ukseava käid? Lisa vastavalt kas M/N. (Uurimuse viisin läbi paberilehel oleva küsitluse ja internetiküsitluse abil). Statistilised read: M: 50, 45, 100, 70, 65, 60, 80, 75, 40, 90, 100, 100, 30, 55, 60, 70, 80, 80, 95, 40, 50, 60, 66, 55, 76, 100, 78, 80, 60, 85, 55, 58, 69, 50. N: 100, 80, 85, 85, 85, 70, 80, 55, 50, 70, 60, 65, 75, 80, 90, 90, 110, 100, 100, 60, 70, 75, 85, 90, 75, 55, 70, 80, 55, 80, 60, 75, 100, 70, 65, 75, 75, 80, 90, 70, 60, 55, 70, 80, 90, 100, 55, 60, 40, 60, 45, 80, 68, 80. Variatsiooniread: M: 30, 40, 40, 45, 50, 50, 50, 55, 55, 55, 58, 60, 60, 60, 60, 65, 66, 69, 70, 70, 75, 76, 78, 80, 80, 80, 80, 85, 90, 95, 100, 100, 100, 100. N: 40, 45, 50, 55, 55, 55, 55, 55, 60, 60, 60, 60, 60, 60, 65, 65, 68, 70, 70, 70, 70, 70, 70, 70, 75, 75, 75, 75, 75, 75, 80, 80, 80, 80, 80, 80, 80, 80, 80, 85, 85, 85, 85, 90, 9...
2. New Value aknapooles saame sisestada uue muutuja väärtusi, mis vastavad määratud vana muutuja väärtustele. 3. Kui väärtusepaar määratud, tuleb see sisestada nupuga Add. Märkused: SPSS lubab kodeerida ka lihtsalt (uut muutujat loomata) – see on mõeldav väikeste muudatuste tegemisel, mitte andmete grupeerimisel, sest siis läheb osa infot kaduma. HISTOGRAMM Histogramm sobib arvtunnuse (millel on palju erinevaid väärtuseid) väärtuste kokkuvõtmiseks/esitamiseks. Kui tulpdiagrammi puhul esitatakse ühes tulbas ühe kategooria väärtused, siis histogrammi ühte tulpa koondatakse kokku teatavas vahemikus esinevad väärtused. 1. Mõisted 1.1. Keskmist taset kirjeldavad arvnäitajad. Mood – tunnuse enamlevinud väärtus (väärtus, mida esineb kõige sagedamini) Mediaan – variatsioonirea keskel paiknev väärtus, mis jagab vaatlustulemused kahte ossa, pooled on mediaanist suuremad ja pooled väiksemad.
andsin tulpadele numbrilised ja protsendilised väärtused ning paigutasin need hästi loetavasse asukohta tulba ülaserval muutsin mõõteskaalade pikkust ja andsin neile eesti keelsed nimed muutsin tulpade pealkirjade suurust tõstsin tulbad suuruse järjekonda 48% vastanutest ehk 2011 inimest on abielus 5)Sektordiagramm "Kõrgeim omandatud haridustase" Mis haridust omavad enim vastanuid? korrastasin sektordiagrammi sama moodi nagu tulpdiagrammi 32% ehk 1900 vastanutest omab Keskharidust, kutseharidust peale põhihariduse omandamist 6)Histogramm vanus: Mis vanuse vahemikku kuulus kõige rohkem vastanuid? korrastasin histogrammi sarnaselt tulpdiagrammile Enim vastanuid olid vanuses 40-60 ehk ligi kaks tuhat inimest. 7)Karpdiagramm Kui suured on keskmiselt Leibkonnad? korrastasin sarnaselt Tulpdiagrammile 8)Korrelatsioonianalüüs Kui suur seos on vastanute vanuse ja haridustaseme vahel? Seos puudub.
Leian keskväärtuse, liites kõik tunnuse väärtused ning jagades 30-ga: x= = 5,85 9) Sagedustabel näitab, mitmel korral antud tunnus saab antud väärtuse. Koostan sagedustabeli. Vaba 1 2 3 3,5 4 5 6 8 10 11 12 13 14 aega(h) Sagedus 1 3 4 1 6 3 4 1 2 1 2 1 1 Graafilise ülevaate saamiseks koostan tulpdiagrammi: 9 10) Jaotustabel näitab tunnuse väärtuste suhtelist esinemissagedust. Koostan jaotustabeli. Suhtelise esinemissageduse saan esinemissageduse jagamisel kõigi mõõdetud objektide arvuga. Vaba 1 2 3 3,5 4 5 6 8 10 11 12 13 14 aega(h) Jaotus 0,033 0,1 0,133 0,033 0,2 0,1 0,133 0,033 0,066 0,033 0,066 0,033 0,033
tulpdiagramm võrreldavate gruppide tegelikest sagedustest, mitte protsentuaalsest jaotusest. Samamoodi nagu ei ole ainult sagedustega tabeli põhjal võimalik võrrelda kahe erineva suurusega grupi tegelikke erinevusi, ei aita ka sagedusi kasutav tulpdiagramm gruppide võrdlemisel erinevustest täpset pilti saada. Joonisel 15 võime näha, et kõik tüdrukute vastuseid esitavad tulbad on poiste omadest kõrgemad see on tingitud sellest, et tütarlapsi osales uuringus rohkem. Andmetabel tulpdiagrammi koostamiseks Lisame võrreldavate gruppide tegelikele sagedustele protsendid ja vaatame, kas võrdlemine muutub lihtsamaks? Tulpdiagrammi koostamisest Kui tulpasid kirjedavad tekstid on pikad, siis paigutub tekst tavaliselt automaatselt nii, et seda on ebamugav lugeda, nt kaldu või üksteise alla. Et parem lugeda oleks, tuleks tulpdiagrammi teljed ära vahetada (vt Näide 2) Tulpade järjestamiseks kahanevasse või kasvavasse järjekorda järjestame
45 12,3 cm Leht nr. 21 12,9 cm Leht nr. 46 12,5 cm Leht nr. 22 10,4 cm Leht nr. 47 13,8 cm Leht nr. 23 15,3 cm Leht nr. 48 14,1 cm Leht nr. 24 12,6 cm Leht nr. 49 11,6 cm Leht nr. 25 13,6 cm Leht nr. 50 11,6 cm Tulpdiagramm: Ümardasin pikkused ja tegin tulpdiagrammi. Analüüs: Lehtede pikkused jäid vahemikku 9,4 kuni 17,6 sentimeetrit. Leidus ka ühepikkuseid lehti. Kõige rohkem on 16 ja 14 sentimeetri pikkuseid lehti. Järeldus: Püstitatud hüpotees oli väär. Kuigi lehed olid enamjaolt erineva pikkusega, leidus siiski ka sama pikkusega lehti. Lehed saavad erinevas koguses toitaineid ning valgust, sellest tuleneb erinevus lehtede suuruses ja pikkuses. Lehtede keskmine pikkus on 13,78 sentimeetrit. Allikad: Harilik tamm ( http://bio.edu
· Seost loetakse tugevaks 0,7 < Q < 0,9 · Märkimisväärne 0,5 < Q < 0,7 · Mõõdukas 0,3 < Q < 0,5 Jalanumber ja kaal 0,125 Kaal ja kasv 0,035 kasv ja jalanumber 0,950 Arvutuse tulemusena näeme, et omavahel on väga suures seoses kasv ja jalanumber, samas aga jalanumbri ja kaalu vahel tundub igasugune seos puuduvat ning kaalu ning kasvu seos on mõõdukas. 7. Tulpdiagramm Järgmisena koostasin tulpdiagrammi, kus on esindatud kõikide pereliikmete näitajad. Pideva joonena on kujutletud võrdluseks pidev joon. 8. Kokkuvõte Ootasin uurimuselt huvitatavust mida ma ka sain uurisin. Niisiis küsitlesin ja käsitlesin kaheksa inimese peamisi mahu ja mõõdulisi näitajaid. Uurisin kuidas minu näitajad võrreldes teistega on ning kuidas nad on teistega võrreldes, ning ammutasin muudki kohati imelikku ja samas kui tõsiselt mõtlema hakata siis isegi täiesti loogilist asja.
r= 0,325247 -Seos on nõrk 3.5 Sagedus Järgnevalt uurisin milline soo esindaja vaatab rohkem televiisorit ning kuulab raadiot. TV Raadio Mees 16 20,5 Naine 13 27,5 Tabeli põhjal selgub, et minu tutvusringkonnas televiisori vaatamist harrastavad rohkem mehed kui naised. Raadiot meeldib aga kuulata rohkem naistel. Seejärel tahtsin selgusele jõuda, milline haridustase sageneb rohkem. Lõppu lisasin tabeli põhjal koostatud tulpdiagrammi, mis näitab piltlikult haridustaset küsitletavate seas Inimeste Haridustase arv Keskharidus 4 Kesk-eri 3 Rakend.Kõrg 1 Kõrgharidus 2 Kokku 10 Kõige rohkem on esindatud keskharidus ja seda neljal korral, samuti kesk-eri haridus. Kõige vähem on esindatud rakenduslikku kõrgharidust. 4. Kokkuvõte
Miks on südame paremas pooles hapnikuvaene veri? Südame paremasse kotta suubuvad kehavenid. Seega on südame paremas pooles hapnikuvaene veri. 3.Missuguses südame osas on lihas kõige paksem? Kõige paksemad on südamelihased vasakus vatsakeses, kust veri pumbatakse üle terve organismi laiali. 4.Miks on südame klapid vajalikud? Südameklapid kindlustavad vere ühesuunalise liikumise südame kodadest vatsakestesse ja vatsakestest edasi veresoontesse (arteritesse). 5.Vastata tulpdiagrammi abil küsimustele (elundite varustamine verega erinevate tegevuste korral)? 6.Järjesta suure vereringe osad. Missuguseks muutub veri suures vereringes? Miks? Suur vereringe algab südame vasakust vatsakesest, mis paiskab vere aorti. Aordist lähtuvad arterid, mis hargnevad kord- korralt aina peenemateks soonteks, kuni lähevad üle kapillaaride võrgustikuks. Kapillaarid varustavad verega kõiki organeid ja kudesid. Kapillaare läbiv veri
"kell 2" või "kirdesse") * Valuutakursid leiad Eesti pangast! Vali vastava päeva kursitabel ja kanna sealt andmed oma tabeliss * Lisa neile valuutadele ka sümboltähis kui see on olemas. Kasuta selleks vajadusel interneti abi! * Valuutalahtrid olgu number väärtusega, kuid peale koma ainult kuus kohta * Loo valem, mis arvutab välja iga valuuta keskmise kursi poole aasta jooksul * Edasi teeme järgmisel tunnil sobilikud diagrammid * Lisame graafiku ehk line diagrammi, tulpdiagrammi ja sulle meeldivaima sobiva diagrammi. * Tabel salvesta oma kausta nimega Valuuta Sümbol 8 00 7 08
ülesannete esitamiseks ja tulemuste vormistamiseks. 11. Mis on variatsioonrida, mis on sagedustabel? Variatsioonrida kasvavalt või kahanevalt järjestatud tunnuse väärtuste rida. Sagedustabel näitab, mitmel korral antud tunnus saab antud väärtuse. 12. Mille poolest erinevad sagedustabel ja jaotustabel? Jaotustabel näitab tunnuse väärtuste suhtelist esinemissagedust (%). 13. Millal kasutatakse tulpdiagrammi, millal sektordiagrammi? Sektordiagrammi valime siis kui tahame näidata osakaalu tervikus (midagi on 100 %). Andmete võrdlemiseks või tendentside näitamiseks on sobiv tulpdiagramm. 14. Mis on tunnuse keskväärtus? Tunnuste väärtuste aritmeetiline keskmine. 15. Kuidas leitakse aritmeetiline keskmine a) Väikese mahuga variatsioonrea korral? b) Sagedustabeliga määratud andmete korral? c) Pideva tunnuse korral? 16. Mis on mediaan
nt 2,6 protsenti. Split files, saab eraldi nt vanuse gruppe lahterdada risttabelis. Risttabelis kaks tunnust Intervalltunnus - vähe ja palju tunnuseid Graafilised joonised Tulpdiagramm 1 tunnus ja tulba kõrgus sõltub sagedusest Samuti on seal ka osakaalud Keskmised tulba kõrgus näitab keskmist Võrdlev tulpdiagramm (clustered) 2 tunnust, millest üks on binaarne tunnus, nt rahvus ja sugu Sektor diagramm ainult 1 tunnus Histogramm - tulpdiagrammi eritunnus, sobib ainult mitme tunnuse põhjal, tulba kõrgus näitab sagedust. Intervalltunnusele, palju erinevaid väärtusi. Moodustab neist väärtustest vahemikud ehk grupid Joondiagramm näidatakse muutust ajas joon ja protsess on pidev erinevad grupid, saab võrrelda Punktdiagramm punktid tähistavad objekte Pinnadiagramm Karp-vurrud diagrammid mitu erinevat arvulist tunnust Kihtdiagramm tulba kõrgus -sagedus
Kui võrrelda Writeri ja Wordi värvi valikuid võib öelda, et Wordis on värvide valik suurem. Wordis on võimalus ka sõnu lugeda, Writeris selline võimalus puudub. See on hea, kui on ette antud kindel sõnade arv, näiteks kirjandi kirjutamisel. Notepadis puuduvad samuti sellised võimalused. Wordis on olemas ka võimalused tabelite ja diagrammide loomiseks. Ise on võimalik valida suurus ja samuti diagrammi kujundus. Võimalik on valida sektordiagrammi, tulpdiagrammi ja joondiagrammi vahel. See võimalus on olemas ka Writeris. Diagramme tehas saab valida värvi ja teksti stiili ja suuruse. Võimalik on ka panna diagrammile pealkiri. Dokumendi vormindamisel on Wordis nelja tüüpi stiile, nendeks on character, paragraph, table ja lists. Microsoft Office tekitab automaatselt uue stiili kui vormindada tekst ükskõik mismoodi. Puuduvad lehekülje- ja paneelistiilid, kuid olemas on tabelistiilid. Dokumendi akna avamisel on MS Wordis viis võimalust
Dispersioon standardhälbe ruut. 5) Jooniste kasutamine tunnuste iseloomustamiseks, eri jooniste tüübid, histogramm. · Teine lihtne võimalus tunnuse jaotuse esitamiseks on teha sellest joonis. Sagedamini kasutatavad jooniste tüübid tunnuse jaotuse esitamiseks: · Tulpdiagramm Mõnikord kujundatakse tulpdiagramm nii, et väärtusklassile vastava tulba pindala (kõrgus x laius) oleks võrdeline väärtusklassi sagedusega. Sellist tulpdiagrammi nimetatakse histogrammiks. · Joondiagramm · Ringdiagramm · Histogramm-astmikdiagramm, sagedused püstteljel 6) Sagedustabel, selles esitatavad näitajad. Eelmisel slaidil oli tunnuse jaotus esitatud sagedustabelina. Sagedustabel koosneb: · tunnuste üksikväärtuste või väärtuste vahemike loetelust · koos nende indiviidide arvuga, kelle puhul analüüsitava tunnuse väärtus ühtib
docstxt/134709315406.txt
laste arv arvuline diskreetne tunnus vanus arvuline pidev tunnus sugu mittearvuline binaarne tunnus Küsimus 4 Tulpdiagrammi moodustamiseks kantakse x-teljele tunnuse väärtused, y-teljele nende väärtuste Õige Hindepunkte esinemissagedused või osakaalud. Seejärel ehitatakse x-teljele üksteisest veidi eraldatud tulbad, mille all asuv sõna või arv 1.00/1.00 näitab tunnuse väärtust , tulba kõrgus näitab aga osakaalu või esinemissagedust . Küsimus 5 Leidke õged vastused. Õige
xi xü ni F(xü) ni 4,9 5,8 18 0,206 13,0 6,7 7,6 15 0,415 13,1 8,5 9,4 5 0,651 14,9 10,3 11,2 12 0,840 11,9 12,1 13 9 0,945 6,6 13,9 14,8 4 1,000 3,5 10 9.Normaaljaotuse graafik Joonistasin graafiku (tulpdiagrammi), mis illustreerib, kui hästi on diameeter lähendatav normaaljaotusega (Joonis 3). Joonis 3. Diameetri jaotuse võrdlemine normaaljaotusega. 10. Normaaljaotuse ülesanded Eeldame diameetri normaaljaotust. Normaaljaotuse parameetriteks µ ja on rühmitatud andmetest arvutatud aritmeetiline keskmine ja standardhälve (Kiviste A 2007). Normaaljaotuse eeldusel on vastused antud tabelis 8. Tabel 8. Arvutused normaaljaotuse eeldusel
Find Saab otsida sõna dokumendist. Replace Asendab teksti. Select Selekteerib teksti või objekti. Insert ehk Lisa Pages- Cover page Saab teha erinevaid tiitellehti. Blank page Lisab uue lehe. Page break Alustab järgmist lehekülge samalt positsioonilt mis enne oli. Tables- Table Lisab tabeli dokumenti. Illustrations- Picture Lisab pilti failist. Clip art Lisab joonistuse, filmi või heliklipi, et illustreerida lehte. Shapes Lisab valmis kujundi. Chart Teeb tulpdiagrammi erinevate andmete võrdlemiseks. Links- Hyper link Lisab lingi, et avada internetti, pilti või emaili. Bookmark Lisab märgistuse valitud sõnade ette dokumendis. Header & Footer- Header Lisab ning muudab päiset. Footer Lisab ning muudab jalust. Insert page numbers Lisab dokumendis lehekülje numbrid. Text- Text box Saab lisada kasti mille sisse saab kirjutada. Wordart Muudab teksti kuju. DropCap Teeb lõigus esimese tähe suureks.
aasta andmetest on kasutatud Eesti Filmi Instituudi andmeid. Kuni 2011. aastani on andmed eurodesse ümber arvutatud koondandmete baasil (1 euro = 15,6466 Eesti krooni). 70 70 60 50 40 30 20 MATRIX: KU07 10 0 1993 1994 Tulpdiagrammi Tulpdiagrammi kasutatakse kasutatakse nii nii ühe ühe tunnuse tunnuse kategooriate kategooriate võrdlemiseks,
taustaandmeid ja järgnesid 8 valikvastustega küsimust. Ankeedid uuritavatele jagati välja aineõpetaja poolt. Nende täitmine ja kogumine toimus sama aineõpetaja tunnis. Anonüümsuse tagamiseks ei pidanud kirjutama oma nime. Uurimistöös osalemine oli vabatahtlik. Andmete töötlemiseks kasutati tabelarvutusprogrammi Microsoft Excel. Andmete kirjeldamisel kasutati kirjeldavat statistikat. Tulemused summeeriti ning esitati täis-ja suhtarvudes, illustreerival kujul edasiandmiseks kasutati tulpdiagrammi. Uurimistulemused üldistati. Küsimustik Küsimustele vastates valige palun pakutud vastusevariantidest Teile sobiv vastus. Enda valikutele tõmmake palun ring ümber. 1. Teie vanus aastates............. aastat 2. Sugu 1) naine 2) mees 3.Kas olete tarbinud alkohoolseid jooke ? (Kui valisid ei, siis jätka vastamist küsimusele nr. 8) 1) ei 2) jah 4.Kui tihedalt tarbite alkoholi ühe kuu jooksul ? 1) 1 x kuus 2) 2-3 x kuus
teadusuuringud meditsiinis, haiguste riskifaktorite otsimine, Rahvusvaheline haiguste ja surmapõhjuste klassifikatsioon RHK langeb ühte või teise intervalli. Pideva tunnuse sagedustabeli põhjal põhjuslikkuse analüüs. Epi.ajalugu-John Graunt,surmatõendite alusel haigusteklassifikatsiooni võib defineerida kui jaotiste süsteemi millesse saadud tulpdiagrammi nimetatakse histogrammiks (järjestikuste London,esimest korda nii öelda mõõtis haiguste levikut. William Farr haigused on määrastud vastavalt kehtestatud kriteeriumidele RHK tulpade vahele vahesid ei jäeta). 2. Kirjeldavad statistikud. Statistik lõi süsteemi surmade ja surmapõhjuste jooksvaks registreerimiseks
kesk. / standardhälve. Kui küsitakse, et milline test on olnud vastajaile kõige lihtsam, siis see, mille histogrammi kellukakõver näitab, et enamus lahendajaid on üsna suure skoori saanud, ehk kellukatipp on võimalikult paremal. Uued tunnused matemaatiliste funktsioonide abil: Näiteks matemaatika testi tulemusi logaritmilisele skaalale teisendades, tuleb valda Transform - Compute variables - Uue muutuja nimeks log_mat ja vastav funktsioon LN(matemaatika) Tulpdiagrammi saamiseks: Graphs -> Bar. Ühe tunnuse jaoks vali: Simple-Summaries of groups of cases, Define. Tunnus, mille sagedusjaotust soovid illustreerida paiguta väljale Category Axis Kastis Bar represent saab valida kas absoluutsed sagedused (N of cases) või protsentuaalsed osakaalud. Kui soovite, et puuduvate väärtuste jaoks eraldi tulpa ei kuvataks:Options ja vajuta kastil Display groups defined by missing values. Pealkirja saamiseks vajuta nuppu Titles.
- kasvavalt järjestatud valimi keskelementide poolsumma (kui valimi maht on paarisarv) Haare: valimi suurima ja vähima elemendi vahe Statistika põhiteoreem: Empiiriline jaotusfunktsioon FN(x) on teoreetilise (üldkogumi) jaotusfunktsiooni F(x) nihutamata ja mõjus hinnang. Histogramm: Histogramm on enimkasutatav (üldkogumi) jaotustiheduse hinnang. Histogrammi kasutatakse ettekujutuse saamiseks üldkogumi jaotusseadusest ning ta kujutab endast tulpdiagrammi, mille tulpade kõrgused näitavad vastavasse vahemikku sattumise sagedust. 2-jaotus on kasutusel normaaljaotusega juhusliku suuruse dispersiooni hinnangu jaoks usaldusvahemike arvutamisel. t-jaotus (Studenti jaotus) on kasutusel normaaljaotusega juhusliku suuruse keskvaartuse hinnangu jaoks usaldusvahemike arvutamisel. F-jaotus (Fisheri jaotus) on kasutusel kahe normaaljaotusega juhusliku suuruse dispersioonide hinnangute võrdlemisel osana mitmetes hüpoteeside kontrolli skeemides.
ülevaatlikum ja paremini infot edastav, kusjuures esitatavad tabelid, diagrammid ei tohi olla liiga vähest infot sisaldavad (näiteks ainult vastanute soo kirjeldamiseks pole mõtet ei tabelit ega diagrammi tuua). Levinud on ringdiagramm, kus ring kui tervik on vastavalt tunnuse väärtuste esinemistele jaotatud sektoriteks, tulpdiagramm, kus ühel teljel on tunnuse väärtused (väärtuste grupid) ning teisel teljel vastav sagedus (osakaal). Tulpdiagrammi võime teha ka osadele tunnuste võimalikele väärtustele, kuid ringdiagramm näitab alati terviku jaotumist osadeks ehk väärtuste jaotumist kogu valimi kohta. Pidevale tunnusele saame ring- või tulpdiagrammi teha vaid gruppidele, mitte tunnusele väärtustele. Keskmiste illustreerimiseks sobib ennekõike joondiagramm, kus vertikaaltelg esitab mingit keskmist või ka protsenti (muutus, osatähtsus või
Epiiriline jaotusfunktsioon avaldub variatsioonirea põhjal kujul: FN(x)=0, kui
x
40,000 39,000 jaanuar veebruar märts ap Harjutus 6.2 12,000 Joonista kaks tulpdiagrammi, üks näitab arvaandmete muutumist kuude lõikes, teine aaastate lõikes 10,000 Jaanuar Veebruar Märts Aprill Mai 8,000 2001 3,894 4,290 5,890 4,952 7,512
ühik, siis see pole tühi) Harjutus 6.1 Joonista tulpdiagramm (Insert --> Column) KUUD KÄIVE (kr) jaanuar 40856 veebruar 41256 märts 42186 aprill 43023 mai 44057 Harjutus 6.2 Joonista kaks tulpdiagrammi, üks näitab arvaandmete muutumist kuude lõikes, teine aaastate lõikes Diagrammi alal parem hiireklikk --> Select Data --> Switch Row/Column Jaanuar Veebruar Märts Aprill Mai 2001 3 894 4 290 5 890 4 952 7 512 2002 5 074 5 890 6450 4650 7554
HÜDROSFÄÄR 23. teab vee jaotumist Maal: maailmameri ja siseveed (liustikud, põhjavesi, jõed, järved, sood) ning iseloomustab veeringet ja veeringe lülisid Maa eri piirkondades; Et üksikasjalikult teada saada, kus vesi maakeral paikneb, vaata juuresolevat tulpdiagrammi. Pane tähele, et Maa koguveevarust (1,386 miljardit kuupkilomeetrit) on üle 96 protsendi soolane. Ning et üle 68 protsendi mageveest on kinni jääs ja liustikes ning 30 % on maa sees. Magedat pinnavett on järvedes, jõgedes jm pinnaveekogudes vaid umbes 93 100 kuupkilomeetrit, s.o ainult 1/700 koguhulgast. Ometi on jõed ja järved inimeste peamised mageveeallikad. Veeringest: http://ga.water.usgs.gov/edu/watercycleestonian.html Lisaks: http://okomaja.edu.ee/failid/ettekanne.pdf
95% 2012 1339662 924966 414696 69.04% KOKKU 23794081 15888521 KESKMINE 1399651.82352941 934618.8823529 MAKSIMAALNE 1571648 965808 MINIMAALNE 1339662 920885 Harjutus 18.2 Joonista kaks tulpdiagrammi, üks näitab arvaandmete muutumist kuude lõikes, teine aaastate lõikes - st X-teljeks on esimesel tulpdiagrammil kuud ja teisel tulpdiagrammil aastad. Jaanuar Veebruar Märts Aprill 2001 3,894 4,290 5,890 4,952 2002 5,074 5,890 6450 4650
Epiiriline jaotusfunktsioon avaldub variatsioonirea põhjal kujul: FN(x)=0, kui x
süvapõhjavesi pääseb maapinnani ulatuvasse lõhesse, võib tekkida kuumaveeallikas. Sellised on Georgia osariigi kuulsad Warm Springs (Soojad allikad) ja Arkansase Hot Springs (Kuumad allikad). Tõepoolest, soojaveeallikaid on igal pool maailmas ning nad võivad eksisteerida isegi koos jäämägedega, nagu võivad teile kinnitada õnnelikud gröönlased. Vee jaotus Maakeral Et üksikasjalikult teada saada, kus vesi maakeral paikneb, vaata juuresolevat tulpdiagrammi ja järgnevat tabelit. Pane tähele, et Maa koguveevarust (1 386 miljonit kuupkilomeetrit) on üle 96 protsendi soolane. Ning et üle 68 protsendi mageveest on kinni jääs ja liustikes ning 30 % on maa sees. Magedat pinnavett on järvedes, jõgedes jm pinnaveekogudes vaid umbes 93 100 kuupkilomeetrit, s.o ainult 1/150 koguhulgast. Ometi on jõed ja järved inimeste peamised mageveeallikad. Üks maakera veejaotuse hinnanguid:
Tõepoolest, kuna osakaal portsentides on siin selgelt välja toodud ning tabel transpordi liikide esinemissageduse järgi sorteeritud, siis on andmetest ülevaate saamine ning oma küsimustele vastuste leidmine kiirem ja lihtsam kui eelmise tabeli põhjal. Kui nüüd peaks neid tulemusi ka teistele esitlema, siis võiks veelgi sobivaima meetodid üle edasi arutleda ning mõelda, et tabeli asemel võib tulemused esitada ka visuaalselt st diagrammina. Koostame toodud andmetest nt TULPDIAGRAMMI, kus iga tulba kõrgus on proportsionaalne vastavasse kategooriasse kuuluvate õpilaste arvuga: 15 10 Series 3 Series 2 5 Series 1 0 Category 1 Category 2 Category 3 Category 4
Tõepoolest, kuna osakaal portsentides on siin selgelt välja toodud ning tabel transpordi liikide esinemissageduse järgi sorteeritud, siis on andmetest ülevaate saamine ning oma küsimustele vastuste leidmine kiirem ja lihtsam kui eelmise tabeli põhjal. Kui nüüd peaks neid tulemusi ka teistele esitlema, siis võiks veelgi sobivaima meetodid üle edasi arutleda ning mõelda, et tabeli asemel võib tulemused esitada ka visuaalselt st diagrammina. Koostame toodud andmetest nt TULPDIAGRAMMI, kus iga tulba kõrgus on proportsionaalne vastavasse kategooriasse kuuluvate õpilaste arvuga: 15 10 Series 3 Series 2 5 Series 1 0 Category 1 Category 2 Category 3 Category 4
Tõepoolest, kuna osakaal portsentides on siin selgelt välja toodud ning tabel transpordi liikide esinemissageduse järgi sorteeritud, siis on andmetest ülevaate saamine ning oma küsimustele vastuste leidmine kiirem ja lihtsam kui eelmise tabeli põhjal. Kui nüüd peaks neid tulemusi ka teistele esitlema, siis võiks veelgi sobivaima meetodid üle edasi arutleda ning mõelda, et tabeli asemel võib tulemused esitada ka visuaalselt st diagrammina. Koostame toodud andmetest nt TULPDIAGRAMMI, kus iga tulba kõrgus on proportsionaalne vastavasse kategooriasse kuuluvate õpilaste arvuga: Kooli jõudmiseks kasutatavad transpordivahendid 14 Chart Title 14 12 10 8 6 4 2 0 Category 1 Category 2 Category 3 Category 4 Series 1 Series 2 Series 3
40000 39000 jaanuar veebruar mär Harjutus 6.2 12 000 Joonista kaks tulpdiagrammi, üks näitab arvaandmete muutumist kuude lõikes, teine aaastate lõikes 10 000 8 000 Jaanuar Veebruar Märts Aprill Mai Juuni
0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 Kui arvuti on ülesandega valmis saanud, siis võime anda meie fantastiliselt suure arvutusvõimega arvutile ülesanded: 1. "Tee eelnevaga sarnane loendamine ja arvutamine ära kitsas kiiruste vahemikus näiteks vahemikus, mille laius on 1 m/s." 2. "Tulpdiagrammi koostamisel joonista vaid tulpi kujutavate riskülikute ülemised servad." Saadud kõver on küll veidi sakiline, kuid selle sakilisus paistab üksnes üsna suure suumimise korral. Kujundi alune pindala vastavates ühikutes on võrdne antud ansambli osakeste arvuga ehk 100% osakesi.
geograafilises piirkonnas, kelle tarbijad kattuvad otseselt teie omadega ning kelle tooted/teenused on otseselt teie omadega võrreldavad. Otseste konkurentide kohta antakse üldine ülevaade tuues ära: · konkurendi nimi; · asukoht (kui on tegemist näiteks kaubandusettevõttega, millel mitu poodi teie tegevuspiirkonnas, siis kindlasti kõikide kaupluste asukohad); · suurus (käive, kasum, töötajate arv). Enda ja konkurentide võrdluse illustreerimiseks soovitan kasutada tulpdiagrammi; · turuosa - turu jaotuse konkurentide vahel illustreerimiseks soovitan kasutada ringdiagrammi; · jaotuskanalid, müügimeetodid; · muud (tehnoloogia, tootearendus jms) . Seejärel kirjeldatakse otsese konkurendi toodet või teenust, esitades järgmised andmed: · toode/teenus; selle kvaliteet, garantii; · hind; · maksetingimused, tarneajad; · maine. Arvulisi näitajaid soovitatakse analüüsida kolme viimase aasta arvestuses. Võimalusel
Ankeedid uuritavatele jagati välja aineõpetaja poolt. Nende täitmine ja kogumine toimus sama aineõpetaja tunnis. Anonüümsuse tagamiseks ei pidanud kirjutama oma nime. Uurimistöös osalemine oli vabatahtlik. Andmete töötlemiseks kasutati tabelarvutusprogrammi Microsoft Excel. Andmete kirjeldamisel kasutati kirjeldavat statistikat. Tulemused summeeriti ning esitati täis-ja suhtarvudes, illustreerival kujul edasiandmiseks kasutati tulpdiagrammi. Uurimistulemused üldistati. 2.1 Valim Uuritavateks olid Ülenurme Gümnaasiumi 15-18 aastased õpilased. Üldkogumi suuruseks oli 115 õpilast. Uurimistöös kasutati kõikset valimit. Tabel 1. Uurimistöös osalejate arv Ülenurme Gümnaasium Neiud Noormehed Kokku 15-16 aastased 28 38 66
3 omavalitsusest. Uurimistöö koosneb kolmest peatükist, mis omakorda jagunevad alapeatükkideks. Esimeses peatükis tuuakse välja uuritava piirkonna ajalooline, looduslik ja haldusjaotuslik taust, mis aitab uurimistööd paremini mõista. Teine peatükk jaguneb kaheksasse ossa, millest esimene alapeatükk selgitab teise peatükki metoodikat ning ülejäänud alapeatükid sisaldavad andmeid iga konkreetse küla kohta koos tulpdiagrammi ja rahvaarvu muutumise võrdlusega. Kolmas peatükk sisaldab kvantitatiivset analüüs ja kokkuvõtet. Lisadena on töö lõpus materjalid, mida töö põhiossa pole mõttekas paigutada. Uurimistöö valmimisele kaasaaitamise eest tänan juhendajat õpetaja Maire Puhmast, Antsla vallavalitsuse töötajaid, Karula rahvuspargi töötajaid ning kõiki tublisid küsitluses osalenuid. Minule teadaolevalt pole vastaval teemal uurimistööd Karula rahvupargi elanike kohta läbi viidud
40 TAANI SAKSAMAA 30 % JAAPAN 20 HOLLAND ROOTSI 10 USA 0 Üksikisiku tulumaks Ettevõtte tulumaks Joonis 10. Tulpdiagrammi näidis Eesti riigieelarve peamised tulud Kuressaare G?mnaasium mittemaksulis Uurimistöö koostamisest ed tulud 10% muud aktsiisid 1% sotsiaalmaks Tabel 2 13% 36%
40 TAANI SAKSAMAA 30 % JAAPAN 20 HOLLAND ROOTSI 10 USA 0 Üksikisiku tulumaks Ettevõtte tulumaks Joonis 10. Tulpdiagrammi näidis SISUJUHT SISUJUHT Kuressaare Gümnaasium Uurimistöö koostamisest Tabel 2 Riigieelarve tulud miljardit Eesti riigieelarve peamised tulud tuluallikas kr
tarbijad kattuvad otseselt teie omadega ning kelle tooted/teenused on otseselt teie omadega võrreldavad. Otseste konkurentide kohta antakse üldine ülevaade tuues ära: konkurendi nimi; asukoht (kui on tegemist näiteks kaubandusettevõttega, millel mitu poodi teie tegevuspiirkonnas, siis kindlasti kõikide kaupluste asukohad); suurus (käive, kasum, töötajate arv). Enda ja konkurentide võrdluse illustreerimiseks soovitan kasutada tulpdiagrammi; turuosa - turu jaotuse konkurentide vahel illustreerimiseks soovitan kasutada ringdiagrammi; jaotuskanalid, müügimeetodid; muud (tehnoloogia, tootearendus jms) . Seejärel kirjeldatakse otsese konkurendi toodet või teenust, esitades järgmised andmed: toode/teenus; selle kvaliteet, garantii; hind; maksetingimused, tarneajad; maine. Arvulisi näitajaid soovitatakse analüüsida kolme viimase aasta arvestuses. Võimalusel piirdu kõige rohkem viie olulisema konkurendi analüüsimisega
Diagrammide loomine 1. Diagrammi loomiseks valige vajaminevad andmed, sealhulgas veerutiitlid (jaanuar, veebruar, märts) ja reasildid (müügiagentide nimed). 2. Seejärel klõpsake menüü Lisa jaotise Diagrammid nuppu Tulpdiagramm. Võite valida ka mõne muu diagrammitüübi, kuid tavaliselt kasutatakse andmete võrdluseks ja esitamiseks tulpdiagramme. 3. Pärast nupu Tulpdiagramm klõpsamist kuvatakse valik tulpdiagrammi tüüpe. Klõpsake loendis Tasapinnaline tulpdiagramm esimest tulpdiagrammi Kobartulpdiagramm. Kursorit mõne diagrammitüübi peal hoides kuvatakse kohtspikris selle diagrammitüübi nimi. Lisaks kuvatakse kohtspikris ka diagrammitüübi kirjeldus ning soovitus, kus seda tüüpi diagrammi kasutada. Kuidas töölehe andmeid diagrammil kujutatakse
60,0% 51,0% 50,0% 44,2% 44,3% 40,2% 40,0% 30,0% 20,0% 6,8% 8,3% 10,0% 0,0% Müüdud teenuste kulu Turustuskulud Üldhalduskulud 2019 2018 Joonis 3. Kasumiaruande kulukirjete osatähtsus müügitulus 2018 ja 2019 Vaadates joonisel 3 kujutatud tulpdiagrammi selgub, et 2019 aastal on turustuskulude ja üldhalduskulude osakaal müügitulust vähenenud võrreldes aastaga 2018. Sellega saab seletada 2019 aastal kasumitõusu, kuna müügitulu kasvas, kuid kulud samas langesid võrreldes baasaastaga. Turustuskulud on 2019 aastal vähenenud 6,7% võrreldes 2018 aastaga ning üldhalduskulud on 2019 vähenenud võrreldes 2018 aastaga 1,5%. Töö autor vaatles kasumiaruannet, et välja arvutada ettevõtte kasumlikkus ehk rentaablus.
Vanusepüramiidid Inimgeograafiast on sama funktsiooniga graafikud tuntud rahvastiku- e. demograafiliste püramiididena. See koosneb tegelikult kahest teineteise vastu asetatud tulpdiagrammist. Üks neist kujutab isaste ja teine emaste arvukust erinevates vanusejärkudes (vaata joonist 9). Samasuguseid püramiide saab teha ka teiste suguliselt sigivate organismide kohta (suguta sigijatel pole isaseid ja emaseid, nende kohta saab teha tavalise tulpdiagrammi). Ellujäämiskõverad Ellujäämiskõverad kujutavad populatsiooni vanusejärgu kaupa ja kujutavad ellujäämust reeglina tuhande isendi kohta japoollogaritmilisel skaalal (vaata joonist 11). Ellujäämuskõveraid on kolme põhitüüpi (vaata joonist 10): I tüüpi ellujäämuskõver iseloomustab populatsioone, kus noorisendite suremus on väike kuid vananedes suremise tõenäosus aina kasvab. II tüüpi ellujäämuse puhul on igal vanusegrupil võrdne tõenäosus hukkuda.
Buss Auto Mootorratas Mootorratas 2 4% KOKKU 50 100% Sama informatsiooni saab anda edasi ka tulpdiagrammi abil, kus iga tulba kõrgus on proportsionaalne vastavasse gruppi kuuluvate õpilaste arvuga. Osakaalu tervikust saab illustreerida ka sektordiagrammiga, kus ring jagatakse sektoriteks nii, et iga sektori suurus on proportsionaalne vastava grupi sagedusega. Mootorratas Jalgratas 4% 6% Auto
määratud. Funktsiooni muutumispiirkond on funktsiooni väärtuste hulk. NÄIDE 2.1. Nädala läbimüük kui funktsioon Tabelis 1 on toodud banaanide läbimüük. Igale nädalapäevale vastab üks konkreetne kilogrammide arv. Tabel 1 Päev E T K N R Läbimüük, kg 200 100 170 150 100 Sama funktsiooni võib esitada nooldiagrammi (joonis 8), tulpdiagrammi (joonis 9) või joondiagrammina (joonis 10). ©Audentese Ülikool, 2003. Koostanud A. Sauga MAJANDUSMATEMAATIKA I Funktsioonid ja nende algebra 8 Joonis 8 Joonis 10 Joonis 9 NÄIDE 2.2. Funksiooni analüütiline kuju
annaabi.ee 
