VL1_praks6_2010k
|
|
- Tiit Kurg
- 4 aastad tagasi
- Vaatused:
Väljavõte
1 Biomeetria praks 6 Illustreeritud (mittetäielik) tööjuhend Eeltöö 1. Avage MS Excel is oma kursuse ankeedivastuseid sisaldav andmestik, 2. lisage uus tööleht (Insert / Lisa -> Worksheet / Tööleht), nimetage see ümber leheküljeks Praks6 ja 3. kopeerige kogu Andmed -lehel paiknev andmetabel leheküljele Praks6. Ülesanne 1. o Illustreerige tunnuste PIKKUS ja JALANR vahelist seost hajuvus- ehk punktdiagrammiga. o Jälgige, et x-telg vastaks jalanumbritele ja y-telg pikkustele. Vajadusel kujundage joonis ümber. o Lisage joonisele lineaarne regressioonisirge, prognoosimaks pikkust jalanumbri alusel, samuti regressioonivõrrand ja viimase alusel leitavate prognooside täpsust kirjeldav determinatsioonikordaja R 2. o Prognoosige leitud võrrandi alusel, keskmiselt kui pikk on jalanumbrit 40 omav tudeng. Ülesanne 2. o Teostage statistikaprotseduuri Regression (Tools/Tööriistad -> Data analysis ) abil lineaarne regressioonanalüüs prognoosimaks tudengite pikkust jalanumbri alusel. o Kirjutage protseduuri tulemuste põhjal välja lineaarne regressioonivõrrand (ehk regressioonimudel) kujul Pikkus = a + b Jalanumber, kus a ja b asemel on Excel i poolt välja arvutatud kordajate väärtused. o Kui suur on keskmiselt pikkuste vaheline erinevus tudengitel, kelle jalanumbrid erinevad 2 võrra? o Kas leitud regressioonivõrrand on statistiliselt oluline? Põhjendus! o Kirjeldamaks prognooside täpsust, sõnastage üks lause kas mitmese korrelatsioonikordaja (R) või determinatsioonikordaja (R 2 ) kohta. Tanel Kaart, Mirjam Vallas, Alo Tänavots 1
2 Ülesande 1 tööjuhend 1. Illustreerige tunnuste PIKKUS ja JALANR vahelist seost hajuvus- ehk punktdiagrammiga. Joonisel peab x-telg vastama jalanumbritele ja y-telg pikkustele. Vajadusel kujundage joonis ümber (vt allpool toodud juhendit). Tanel Kaart, Mirjam Vallas, Alo Tänavots 2
3 JALANR Pealkiri ja legend Taust valgeks Ruudujooned Pealkirjad x- ja y-teljele Telgede ühikud ja nimed kirjasuuruses 10 X-telje ulatus märgiste vahega 2 X-telje ulatus - märgiste vahega 5 Sümbolid suuremaks (ja seest näiteks helehalliks) JALANR Pikkus, cm Jalanumber Tanel Kaart, Mirjam Vallas, Alo Tänavots 3
4 2. Lisage tunnuste PIKKUS ja JALANR hajuvusdiagrammile regressioonisirge, prognoosimaks pikkust jalanumbri alusel. Lisage joonisele ka regressioonivõrrand ja viimase alusel leitavate prognooside täpsust kirjeldav determinatsioonikordaja R 2. Chart/Diagramm -> Add Trendline/Lisa Trendijoon Pikkus, cm Jalanumber y = 2,575x + 68,875 R 2 = 0,512 Pikkus, cm Jalanumber Tanel Kaart, Mirjam Vallas, Alo Tänavots 4
5 3. Prognoosige leitud võrrandi alusel, keskmiselt kui pikk on jalanumbrit 40 omav tudeng. Selleks pange joonise alla kirja Excel i poolt välja arvutatud regressioonivõrrand, asendades lihtsalt suuruse x arvuga 40. Tanel Kaart, Mirjam Vallas, Alo Tänavots 5
6 Ülesande 2 tööjuhend. 1. Teostage statistikaprotseduuri Regression (Tools/Tööriistad -> Data analysis ) abil lineaarne regressioonanalüüs prognoosimaks tudengite pikkust jalanumbri alusel. NB! Protseduuri Regression rakendamisel ei tohi analüüsitavad tunnused sisaldada puuduvaid väärtuseid. Vajadusel tuleb analüüsi tarvis teha abitabel ilma puuduvaid väärtuseid sisaldavate ridadeta. Regressioonanalüüsi tulemus Tanel Kaart, Mirjam Vallas, Alo Tänavots 6
7 2. Kirjutage protseduuri tulemuste põhjal välja lineaarne regressioonivõrrand (ehk regressioonimudel) kujul Pikkus = a + b Jalanumber, kus a ja b asemel on Excel i poolt välja arvutatud kordajate väärtused. 3. Kui suur on keskmiselt pikkuste vaheline erinevus tudengitel, kelle jalanumbrid erinevad 2 võrra? Vastus: 2 b (aga arvuliselt?). Pange arvuline vastus kirja täislausega. 4. Kas leitud regressioonivõrrand on statistiliselt oluline? Põhjendus! = p Märkus. Regressioonivõrrandi statistiline olulisus tähendab seda, et leitud regressioonivõrrand kujul Pikkus = a + b Jalanumber võimaldab pikkust täpsemalt prognoosida võrreldes konstantse võrrandiga Pikkus = a. Ehk siis, statistiliselt olulise regressioonivõrrandi korral võimaldab jalanumbri arvestamine pikkust täpsemalt prognoosida võrreldes konstateeringuga, et kõigi tudengite pikkused on ühesugused (ja võrdsed suurusega a). Hüpoteeside paar, mille testimiseks vajaliku p-väärtuse väljastab Excel tabelisse ANOVA, on kujul: H 0 : regressioonivõrrand ei ole statistiliselt oluline H 1 : regressioonivõrrand on statistiliselt oluline ehk H 0 : leitud võrrand ei ole parem võrreldes konstantse võrrandiga H 1 : leitud võrrand on parem võrreldes konstantse võrrandiga ehk matemaatiliselt H 0 : Pikkus = a H 1 : Pikkus = a + b Jalanumber Reaalselt rakendada on põhjust vaid statistiliselt olulist regressioonivõrrandit. 5. Sõnastage üks lause regressioonivõrrandist saadavate prognooside täpsuse kohta kas mitmese korrelatsioonikordaja (R) või determinatsioonikordaja (R 2 ) baasil. Mitmene korrelatsioonikordaja R mõõdab uuritava tunnuse ja tema prognoositud väärtuste vahelist korrelatsiooni. Mida suurem, seda parem! Determinatsioonikordaja R 2 näitab, kui suure osa uuritava tunnuse varieeruvusest võrrandist saadud prognoosid ära kirjeldavad, 0 R 2 1. Esitatakse enamasti protsentides. Mida suurem, seda parem! Mudeli standardviga SE on prognoosijääkide standardhälve. Näitab tegelike ja prognoositud väärtuste vahelist keskmist erinevust (mudeli keskmist viga). Mida väiksem, seda parem! Tanel Kaart, Mirjam Vallas, Alo Tänavots 7
Praks 1
Biomeetria praks 6 Illustreeritud (mittetäielik) tööjuhend Eeltöö 1. Avage MS Excel is oma kursuse ankeedivastuseid sisaldav andmestik, 2. lisage uus tööleht, nimetage see ümber leheküljeks Praks6 ja 3.
RohkemPraks 1
Biomeetria praks 6 Illustreeritud (mittetäielik) tööjuhend Eeltöö 1. Avage MS Excel is ankeedivastuseid sisaldav andmestik, 2. lisage uus tööleht, nimetage see ümber leheküljeks Praks6 ja 3. kopeerige
RohkemPraks 1
Biomeetria praks 3 Illustreeritud (mittetäielik) tööjuhend Eeltöö 1. Avage MS Excel is oma kursuse ankeedivastuseid sisaldav andmestik, 2. lisage uus tööleht, 3. nimetage see ümber leheküljeks Praks3 ja
RohkemVL1_praks2_2009s
Biomeetria praks 2 Illustreeritud (mittetäielik) tööjuhend Eeltöö 1. Avage MS Excel is oma kursuse ankeedivastuseid sisaldav andmestik (see, mida 1. praktikumiski analüüsisite), 2. nimetage Sheet3 ümber
RohkemStatistiline andmetöötlus
Biomeetria Kahe arvtuuse ühie käitumie, regressiooaalüüs Lieaare regressiooaalüüs Millal kasutada ja mida äitab? Kasutatakse progoosimaks ühe arvtuuse väärtusi teis(t)e järgi. Rümba hid, EEK/kg ( y ) Regressiooivõrrad:
RohkemMicrosoft PowerPoint - Loeng2www.ppt [Compatibility Mode]
Biomeetria 2. loeng Lihtne lineaarne regressioon mudeli hindamisest; usaldusintervall; prognoosiintervall; determinatsioonikordaja; Märt Möls martm@ut.ee Y X=x~ N(μ=10+x; σ=2) y 10 15 20 2 3 4 5 6 7 8
RohkemTartu Ülikool Matemaatika-informaatikateaduskond Matemaatilise statistika instituut Ann-Mari Koppel Determinatsioonikordaja ja prognoosikordaja Bakala
Tartu Ülikool Matemaatika-informaatikateaduskond Matemaatilise statistika instituut Ann-Mari Koppel Determinatsioonikordaja ja prognoosikordaja Bakalaureusetöö (6 EAP) Juhendaja: Ene Käärik, PhD Tartu
RohkemTartu Ülikool Matemaatika-informaatikateaduskond Matemaatilise statistika instituut Võrgupeo külastaja uurimine Andmeanalüüs I projekt Koostajad: Urma
Tartu Ülikool Matemaatika-informaatikateaduskond Matemaatilise statistika instituut Võrgupeo külastaja uurimine Andmeanalüüs I projekt Koostajad: Urmas Kvell Riivo Talviste Gert Palok Juhendaja: Mare Vähi
Rohkemraamat5_2013.pdf
Peatükk 5 Prognoosiintervall ja Usaldusintervall 5.1 Prognoosiintervall Unustame hetkeks populatsiooni parameetrite hindamise ja pöördume tagasi üksikvaatluste juurde. On raske ennustada, milline on huvipakkuva
RohkemMicrosoft Word - Praks1.doc
Segamudelid 1. praktikum Mida vähem andmeid, seda parem? (Üldistatud vähimruutude meetod ja heteroskedastilised andmed) Segamudelite praktikumides kasutame R-tarkvara. Kahel aastal on teostatud ühe füüsikalise
RohkemDVD_8_Klasteranalüüs
Kursus: Mitmemõõtmeline statistika Seminar IX: Objektide grupeerimine hierarhiline klasteranalüüs Õppejõud: Katrin Niglas PhD, dotsent informaatika instituut Objektide grupeerimine Eesmärk (ehk miks objekte
RohkemMicrosoft Word - Toetuste veebikaardi juhend
Toetuste veebikaardi juhend Toetuste veebikaardi ülesehitus Joonis 1 Toetuste veebikaardi vaade Toetuste veebikaardi vaade jaguneb tinglikult kaheks: 1) Statistika valikute osa 2) Kaardiaken Statistika
RohkemRegressioonanalüüsi kodutöö Indrek Zolk 30. mai a. 1 Andmestiku kirjeldus Käesoleva kodutöö jaoks vajalik andmestik on saadud veebiaadressilt ht
Regressioonanalüüsi kodutöö Indrek Zolk 30. mai 2004. a. 1 Andmestiku kirjeldus Käesoleva kodutöö jaoks vajalik andmestik on saadud veebiaadressilt http://www-unix.oit.umass.edu/~statdata/statdata/stat-anova.html.
RohkemANOVA Ühefaktoriline dispersioonanalüüs Treeningu sagedus nädalas Kaal FAKTOR UURITAV TUNNUS Mitmemõõtmeline statistika Kairi Osula 2017/kevad
ANOVA Ühefaktoriline dispersioonanalüüs Treeningu sagedus nädalas Kaal FAKTOR UURITAV TUNNUS Factorial ANOVA Mitmefaktoriline dispersioonanalüüs FAKTOR FAKTOR Treeningu sagedus nädalas Kalorite kogus Kaal
RohkemArcGIS Online Konto loomine Veebikaardi loomine Rakenduste tegemine - esitlus
PILVI TAUER Tallinna Tehnikagümnaasium ArcGIS Online 1.Konto loomine 2.Veebikaardi loomine 3.Rakenduste tegemine - esitlus Avaliku konto loomine Ava ArcGIS Online keskkond http://www.arcgis.com/ ning logi
RohkemExcel Valemite koostamine (HARJUTUS 3) Selles peatükis vaatame millistest osadest koosnevad valemid ning kuidas panna need Excelis kirja nii, et
Excel2016 - Valemite koostamine (HARJUTUS 3) Selles peatükis vaatame millistest osadest koosnevad valemid ning kuidas panna need Excelis kirja nii, et programm suudaks anda tulemusi. Mõisted VALEM - s.o
RohkemÕppematerjalide esitamine Moodle is (alustajatele) seminar sarjas Lõunatund e-õppega 12. septembril 2017 õppedisainerid Ly Sõõrd (LT valdkond) ja Dian
Õppematerjalide esitamine Moodle is (alustajatele) seminar sarjas Lõunatund e-õppega 12. septembril 2017 õppedisainerid Ly Sõõrd (LT valdkond) ja Diana Lõvi (SV valdkond) Järgmised e-lõunad: 10. oktoober
RohkemStatistikatarkvara
Sissejuhatus statistika erialasse, sissejuhatus matemaatika erialasse, 20. september 2018 Statistikatarkvara põgus ülevaade Krista Fischer Statistikatarkvara kategooriad Võib jagada mitut moodi: Tarkvara,
RohkemAMB_Loeng1_andmed_a
Andmeanalüüs molekulaarbioloogias LOMR.10.007 1. nädal Loeng: Töökorraldus ja materjalid Teaduslik mõtteviis Andmete tüübid Andmete varieeruvuse kirjeldamine Praktikum: Sagedusjaotuste joonistamine Maido
RohkemMicrosoft Word - Uudiskirja_Toimetulekutoetus docx
Toimetulekutoetuse maksmine 2014. 2018. aastal Sotsiaalministeeriumi analüüsi ja statistika osakond Toimetulekutoetust on õigus saada üksi elaval isikul või perekonnal, kelle kuu netosissetulek pärast
RohkemMicrosoft PowerPoint - loeng2.pptx
Kirjeldavad statistikud ja graafikud pidevatele tunnustele Krista Fischer Pidevad tunnused ja nende kirjeldamine Pidevaid (tihti ka diskreetseid) tunnuseid iseloomustatakse tavaliselt kirjeldavate statistikute
Rohkemefo03v2pkl.dvi
Eesti koolinoorte 50. füüsikaolümpiaad 1. veebruar 2003. a. Piirkondlik voor Põhikooli ülesannete lahendused NB! Käesoleval lahendustelehel on toodud iga ülesande üks õige lahenduskäik. Kõik alternatiivsed
RohkemTALLINNA TEHNIKAÜLIKOOL Majandusteaduskond Majandusanalüüsi ja rahanduse instituut Karl Ivar Maar TARBIMISMAKSUDE JA MAJANDUSKASVU SEOS EUROOPA LIIDU
TALLINNA TEHNIKAÜLIKOOL Majandusteaduskond Majandusanalüüsi ja rahanduse instituut Karl Ivar Maar TARBIMISMAKSUDE JA MAJANDUSKASVU SEOS EUROOPA LIIDU RIIKIDE NÄITEL Bakalaureusetöö Juhendaja: Lektor Raivo
RohkemMicrosoft PowerPoint - KESTA seminar 2013
Preventiivsed meetodid rannikukeskkonna kaitseks Bert Viikmäe KESTA TERIKVANT seminar, 7.märts 2013 1 Merereostus oht rannikule Läänemeri - üks tihedamini laevatatav (15% maailma meretranspordist) mereala
RohkemPÄRNU TÄISKASVANUTE GÜMNAASIUM ESITLUSE KOOSTAMISE JUHEND Pärnu 2019
PÄRNU TÄISKASVANUTE GÜMNAASIUM ESITLUSE KOOSTAMISE JUHEND Pärnu 2019 SISUKORD 1. SLAIDIESITLUS... 3 1.1. Esitlustarkvara... 3 1.2. Slaidiesitluse sisu... 3 1.3. Slaidiesitluse vormistamine... 4 1.3.1 Slaidid...
RohkemMicrosoft Word - Vorm_TSD_Lisa_1_juhend_2015
TSD lisa 1 täitmise juhend Olulisemad muudatused deklareerimisel alates 01.01.2015 vorm TSD lisal 1. Alates 01.01.2015 muutus vorm TSD ja tema lisad. Deklaratsioonivorme muutmise peamine eesmärk oli tagada
RohkemQUANTUM SPIN-OFF - Experiment UNIVERSITEIT ANTWERPEN
1 Kvantfüüsika Tillukeste asjade füüsika, millel on hiiglaslikud rakendusvõimalused 3. osa: PRAKTILISED TEGEVUSED Elektronide difraktsioon Projekti Quantum Spin-Off rahastab Euroopa Liit programmi LLP
RohkemMicrosoft Word - TallinnLV_lihtsustatud_manual_asutuse_juhataja_ doc
Tallinna Linnavalitsuse sõnumisaatja kasutusjuhend asutuse juhatajale Sisukord 1. Süsteemi sisenemine...2 2. Parooli lisamine ja vahetamine...2 3. Ametnike lisamine ametiasutuse juurde...2 4. Saatjanimede
RohkemMida me teame? Margus Niitsoo
Mida me teame? Margus Niitsoo Tänased teemad Tagasisidest Õppimisest TÜ informaatika esmakursuslased Väljalangevusest Üle kogu Ülikooli TÜ informaatika + IT Kokkuvõte Tagasisidest NB! Tagasiside Tagasiside
RohkemDK_prax3_2010
Praktikum 3 R ja selle lisamoodul Rcmdr: kirjeldav statistika, joonised, keskmiste võrdlemine OSA 1 --- Andmestiku avamine jmt R Commander is --- 1) Käivitage R. Käivitage lisamoodul Rcmdr trükkides käsureale
Rohkem6. KLASSI MATEMAATIKA E-TASEMETÖÖ ERISTUSKIRI Alus: haridus- ja teadusministri määrus nr 54, vastu võetud 15. detsembril E-TASEMETÖÖ EESMÄRK Tas
6. KLASSI MATEMAATIKA E-TASEMETÖÖ ERISTUSKIRI Alus: haridus- ja teadusministri määrus nr 54, vastu võetud 15. detsembril 2015. E-TASEMETÖÖ EESMÄRK Tasemetööga läbiviimise eesmärk on hinnata riiklike õppekavade
RohkemEesti koolinoorte LIII matemaatikaolümpiaad 28. jaanuar 2006 Piirkonnavoor Hindamisjuhised Lp hindaja! 1. Juhime Teie tähelepanu sellele, et alljärgne
Eesti koolinoorte LIII matemaatikaolümpiaad 28. jaanuar 2006 Piirkonnavoor Hindamisjuhised Lp hindaja! 1. Juhime Teie tähelepanu sellele, et alljärgnevas on 7. 9. klasside olümpiaadi I osa (testi) ning
RohkemMicrosoft PowerPoint - Loeng6ver2.ppt
Admeaalüüs molekulaarbioloogias LOMR.10.007 6. loeg Regressiooaalüüs. Regressiooseose tugevus (korrelatsiooikordaja, determatsiooikordaja) Märt Möls martm@ut.ee Kas Argetiias elavad õelikud iimesed? eadmestik:
RohkemIT infrastruktuuri teenused sissejuhatav loeng 00
IT infrastruktuuri teenused I385 Aine õppejõud: Katrin Loodus, Margus Ernits http://enos./~mernits Tallinn, 2014 Oluline info on aine vikis Kindlasti hoia silma peal aine vikil: https://wiki./ Sealt vali:
RohkemPowerPoint Presentation
HARIDUS 2006-2009 Tallinna Ülikool, organisatsioonikäitumine, magistrantuur Karjääri planeerimise seos karjäärialase tunnetatud võimekuse, töökontrollikeskme ja otsustusstiilidega Tallinna Tehnikakõrgkooli
RohkemMatemaatiline analüüs IV 1 3. Mitme muutuja funktsioonide diferentseerimine 1. Mitme muutuja funktsiooni osatuletised Üleminekul ühe muutuja funktsioo
Matemaatiline analüüs IV 1 3. Mitme muutuja funktsioonide diferentseerimine 1. Mitme muutuja funktsiooni osatuletised Üleminekul üe muutuja funktsioonidelt m muutuja funktsioonidele, kus m, 3,..., kerkib
RohkemPõhja-Harju Koostöökogu HINDAMISKRITEERIUMID Kinnitatud üldkoosoleku otsusega p 2.2. Hindamiskriteeriumid I III MEEDE Osakaal % Hinne Selgi
Hindamiskriteeriumid I III MEEDE Osakaal % Hinne Selgitus Viide projektikirjeldusele Projekti ettevalmistuse ja elluviimise kvaliteediga seotud kriteeriumid (kokku 0%) 1. Projekti sidusus ja põhjendatus
RohkemVõistlusülesanne Vastutuulelaev Finaal
Võistlusülesanne Vastutuulelaev Finaal CADrina 2016 võistlusülesannete näol on tegemist tekst-pilt ülesannetega, milliste lahendamiseks ei piisa ainult jooniste ülevaatamisest, vaid lisaks piltidele tuleb
RohkemPISA 2015 tagasiside koolile Tallinna Rahumäe Põhikool
PISA 215 tagasiside ile Tallinna Rahumäe Põhi PISA 215 põhiuuringus osales ist 37 õpilast. Allpool on esitatud ülevaade i õpilaste testisoorituse tulemustest. Võrdluseks on ära toodud vastavad näitajad
RohkemKINNITATUD programmi nõukogu koosolekul Haridus ja Teadusministeeriumi teadus- ja arendustegevuse programmi Eesti keel ja kultuur digiajast
KINNITATUD programmi nõukogu koosolekul 28.06.2019 Haridus ja Teadusministeeriumi teadus- ja arendustegevuse programmi Eesti keel ja kultuur digiajastul 2019-2027 projekti- ja tegevustoetuste taotlemise
RohkemM16 Final Decision_Recalculation of MTR for Elisa
OTSUS Tallinn 20.06.2007 J.1-45/07/4 Mobiiltelefonivõrgus häälkõne lõpetamise hinnakohustuse kehtestamine Elisa Eesti AS- le Sideameti 21. märtsi 2006. a otsusega nr J.1-50/06/2 tunnistati AS EMT (edaspidi
RohkemMida räägivad logid programmeerimisülesande lahendamise kohta? Heidi Meier
Mida räägivad logid programmeerimisülesande lahendamise kohta? Heidi Meier 09.02.2019 Miks on ülesannete lahendamise käigu kohta info kogumine oluline? Üha rohkem erinevas eas inimesi õpib programmeerimist.
RohkemTala dimensioonimine vildakpaindel
Tala dimensioonimine vildakpaindel Ülesanne Joonisel 9 kujutatud okaspuidust konsool on koormatud vertikaaltasandis ühtlase lauskoormusega p ning varda teljega risti mõjuva kaldjõuga (-jõududega) F =pl.
RohkemMicrosoft PowerPoint - Loodusteaduslik uurimismeetod.ppt
Bioloogia Loodusteaduslik uurimismeetod Tiina Kapten Bioloogia Teadus, mis uurib elu. bios - elu logos - teadmised Algselt võib rääkida kolmest teadusharust: Botaanika Teadus taimedest Zooloogia Teadus
RohkemKOOLITUSTE HALDAMINE E-TÖÖTUKASSA KASUTAJAJUHEND 1
KOOLITUSTE HALDAMINE E-TÖÖTUKASSA KASUTAJAJUHEND 1 Sisukord E-TÖÖTUKASSASSE SISSE LOGIMINE JA MINU KOOLITUSED AVALEHT... 2 UUE KOOLITUSE LISAMINE... 5 MÄÄRAMATA TOIMUMISAJAGA KOOLITUSED... 9 REGISTREERIMISTEATE
RohkemSAF 7 demo paigaldus. 1.Eeldused SAF 7 demo vajab 32- või 64-bitist Windows 7, Window 8, Windows 10, Windows Server 2008 R2, Windows Server 2012, Wind
SAF 7 demo paigaldus. 1.Eeldused SAF 7 demo vajab 32- või 64-bitist Windows 7, Window 8, Windows 10, Windows Server 2008 R2, Windows Server 2012, Windows Server 2012 R2, Windows Server 2016 või Windows
RohkemHINDAMISKRITEERIUMID 2013 Põhja-Harju Koostöökogule esitatud projektide hindamine toimub vastavalt hindamise töökorrale, mis on kinnitatud 24.okt.2012
HINDAMISKRITEERIUMID 01 Põhja-Harju Koostöökogule esitatud projektide hindamine toimub vastavalt hindamise töökorrale, mis on kinnitatud.okt.01 üldkoosoleku otsuega nr (Lisa ) Hindamiskriteeriumid on avalikud
RohkemEESTI MEISTRIVÕISTLUSED PONIDE TAKISTUSSÕIDUS 2005
Lagedi Treeningvõistlus ja Ülikerge Derby JUHEND Toimumise aeg ja koht: Harjumaa 30.07.2016 Lagedi Ratsaspordikooli võistlusväljak, Lagedi, Võistlustingimused: Võistlusväljak Parkuur nr. 1-4 - liivaplats;
RohkemPythoni Turtle moodul ja Scratchi värvilisem pool Plaan Isikukoodi kontrollnumbri leidmine vaatame üle lahenduse kontrollnumbri leimiseks. Pythoni joo
Pythoni Turtle moodul ja Scratchi värvilisem pool Plaan Isikukoodi kontrollnumbri leidmine vaatame üle lahenduse kontrollnumbri leimiseks. Pythoni joonistamise võimalused Turtle mooduli abil. Scratchi
RohkemMakett 209
Veerežiimi muutuste modelleerimine füüsilise ja arvutimudeli abil Karin Robam, Veiko Karu, Ingo Valgma, Helena Lind. TTÜ mäeinstituut Abstrakt Tänapäeval on mitmete keskkonnaprobleemide lahendamiseks ja
Rohkem19. Marek Kolk, Kõrgem matemaatika, Tartu Ülikool, Arvridade koonduvustunnused Sisukord 19 Arvridade koonduvustunnused Vahelduvat
9. Marek Kolk, Kõrgem matemaatika, Tartu Ülikool, 203-4. 9 Arvridade koonduvustunnused Sisukord 9 Arvridade koonduvustunnused 23 9. Vahelduvate märkidega read.......................... 24 9.2 Leibniz i
RohkemG aiasoft Programmi VERP ja Omniva Arvekeskuse liidese häälestamine ja arvete saatmine-lugemine VERP 6.3 ja VERP 6.3E Versioon ja hilisemad K
Programmi VERP ja Omniva Arvekeskuse liidese häälestamine ja arvete saatmine-lugemine VERP 6.3 ja VERP 6.3E Versioon 6.3.1.51 ja hilisemad Kasutaja juhend 2016 Sisukord 1. Sissejuhatus...3 2. Liidese häälestus...3
RohkemSissejuhatus mehhatroonikasse MHK0120
Sissejuhatus mehhatroonikasse MHK0120 5. nädala loeng Raavo Josepson raavo.josepson@ttu.ee Pöördliikumine Kulgliikumine Kohavektor Ԧr Kiirus Ԧv = d Ԧr dt Kiirendus Ԧa = dv dt Pöördliikumine Pöördenurk
RohkemM16 Final Decision_Recalculation of MTR for EMT
1 OTSUS Tallinn 22.juuni 2007 J.1-45/07/7 Mobiiltelefonivõrgus häälkõne lõpetamise hinnakohustuse kehtestamine AS EMT- le Sideameti 21. märtsi 2006. a otsusega nr J.1-50/06/2 tunnistati AS EMT (edaspidi
RohkemVäljaandja: Regionaalminister Akti liik: määrus Teksti liik: algtekst-terviktekst Redaktsiooni jõustumise kp: Redaktsiooni kehtivuse lõpp:
Väljaandja: Regionaalminister Akti liik: määrus Teksti liik: algtekst-terviktekst Redaktsiooni jõustumise kp: 28.01.2005 Redaktsiooni kehtivuse lõpp: 09.06.2005 Avaldamismärge: RTL 2005, 13, 116 Elukoha
RohkemDIGITAALTEHNIKA DIGITAALTEHNIKA Arvusüsteemid Kümnendsüsteem Kahendsüsteem Kaheksandsüsteem Kuueteistkü
DIGITAALTEHNIKA DIGITAALTEHNIKA... 1 1. Arvusüsteemid.... 2 1.1.Kümnendsüsteem....2 1.2.Kahendsüsteem.... 2 1.3.Kaheksandsüsteem.... 2 1.4.Kuueteistkümnendsüsteem....2 1.5.Kahendkodeeritud kümnendsüsteem
RohkemMicrosoft Word - QOS_2008_Tallinn_OK.doc
GSM mobiiltelefoniteenuse kvaliteet Tallinnas, juuni 2008 Sideteenuste osakond 2008 Kvaliteedist üldiselt GSM mobiiltelefonivõrgus saab mõõta kümneid erinevaid tehnilisi parameetreid ja nende kaudu võrku
RohkemXV kursus
KORDAMINE RIIGIEKSAMIKS VI FUNKTSIOONID JA NENDE GRAAFIKUD. TULETISE RAKENDUSED.. Funktsiooni määramispiirkonna ( X ) moodustavad argumendi () väärtused, mille korral funktsiooni väärtus (y) on eeskirjaga
RohkemMicrosoft PowerPoint - BPP_MLHvaade_juuni2012 (2)
Balti pakendi protseduur MLH kogemus Iivi Ammon, Ravimitootjate Liit Ravimiameti infopäev 13.06.2012 Eeltöö ja protseduuri algus Päev -30 MLH esindajad kolmes riigis jõuavad arusaamani Balti pakendi protseduuri
RohkemTELLIJAD Riigikantselei Eesti Arengufond Majandus- ja Kommunikatsiooniministeerium KOOSTAJAD Olavi Grünvald / Finantsakadeemia OÜ Aivo Lokk / Väärtusi
TELLIJAD Riigikantselei Eesti Arengufond Majandus- ja Kommunikatsiooniministeerium KOOSTAJAD Olavi Grünvald / Finantsakadeemia OÜ Aivo Lokk / Väärtusinsener OÜ Tallinnas 14.04.2014 Uuring Energiamajanduse
RohkemTartu Ülikool Loodus- ja täppisteaduste valdkond Ökoloogia ja maateaduste instituut Geograafia osakond Magistritöö geoinformaatikas Mobiilpositsioneer
Tartu Ülikool Loodus- ja täppisteaduste valdkond Ökoloogia ja maateaduste instituut Geograafia osakond Magistritöö geoinformaatikas Mobiilpositsioneerimise andmete ajalise jaotuse mõju mobiilsuse parameetritele
RohkemÕigusteaduse 2014.a sihtevalveerimise vormide täitmise juhend. Käesolev juhendmaterjal selgitab õigusteaduse ja sellega seotud erialade 201
Õigusteaduse 2014.a sihtevalveerimise vormide täitmise juhend. Käesolev juhendmaterjal selgitab õigusteaduse ja sellega seotud erialade 2014.a sihtevalveerimise vormide ülesehitust ja täitmist. Vorme on
RohkemAndmed arvuti mälus Bitid ja baidid
Andmed arvuti mälus Bitid ja baidid A bit about bit Bitt, (ingl k bit) on info mõõtmise ühik, tuleb mõistest binary digit nö kahendarv kahe võimaliku väärtusega 0 ja 1. Saab näidata kahte võimalikku olekut
RohkemMicrosoft PowerPoint - Ettekanne_3Dprojekt_ESTGIS.ppt [Compatibility Mode]
Tallinna vanalinn - 3D Tallinna Linnaplaneerimise Amet Geoinformaatika osakond Ave Kargaja 21.10.2011 3D projekti eesmärgid Eesti, Tallinna, vanalinna teadvustus Detailsed 3D-andmed Tallinna Ruumiandmete
RohkemMaksu- ja Tolliamet MAKSUKOHUSTUSLANE Vorm KMD INF Nimi Registri- või isikukood A-osa ANDMED VÄLJASTATUD ARVETE KOHTA. Esitatakse koos käibedeklaratsi
Vorm KMD INF A-osa ANDMED VÄLJASTATUD ARVETE KOHTA. Esitatakse koos käibedeklaratsiooniga maksustamisperioodile järgneva kuu 0. kuupäevaks Kinnitan, et deklareeritavad arved puuduvad Esitan arvete andmed
RohkemMatemaatiline analüüs III 1 4. Diferentseeruvad funktsioonid 1. Diferentseeruvus antud punktis. Olgu funktsiooni f : D R määramispiirkond D R selles p
Matemaatiline analüüs III 4. Diferentseeruvad funktsioonid. Diferentseeruvus antud punktis. Olgu funktsiooni f : D R määramispiirkond D R selles paragravis mingi (lõplik või lõpmatu) intervall ning olgu
RohkemKirjeldav_statistika_pdfiks
Andmeanalüüsi loengumaterjale: Andmete esmane töötlemine, analüüsimine ja esitamine Katrin Niglas Tallinna Ülikool informaatika instituut Sisukord Sissejuhatus... 1. Mis on statistika ning kuidas oma andmed
Rohkem10/12/2018 Riigieksamite statistika 2017 Riigieksamite statistika 2017 Selgitused N - eksaminandide arv; Keskmine - tulemuste aritmeetiline keskmine (
Riigieksamite statistika 2017 Selgitused N - eksaminandide arv; Keskmine - tulemuste aritmeetiline keskmine (punktide kogusumma jagatud sooritajate koguarvuga); Mediaan - statistiline keskmine, mis jaotab
RohkemPealkiri
Andmebaasid II praktikum Andmebaaside administreerimine Andmete sisestamine KESKKOND, KASUTAJAD, ÕIGUSED Mõisted Tabelid, vaated, trigerid, jpm on objektid Objektid on grupeeritud skeemi Skeemid moodustavad
RohkemMicrosoft Word - RM_ _17lisa2.rtf
Maksu- ja Tolliamet Maksukohustuslane Vorm KMD INF Nimi Registri- või isikukood A-osa ANDMED VÄLJASTATUD ARVETE KOHTA Esitatakse koos käibedeklaratsiooniga maksustamisperioodile järgneva kuu 20. kuupäevaks
RohkemÕPETAJATE OSKUSED PIAAC ANDMETE BAASIL Aune Valk PIAAC (Programme for the International Assessment of Adult Competencies) uuringu raames va
ÕPETAJATE OSKUSED PIAAC ANDMETE BAASIL 10.12.2013 Aune Valk PIAAC (Programme for the International Assessment of Adult Competencies) uuringu raames valmis väga rikas andmebaas, mis annab võimaluse uurida
RohkemII lisa Ravimi omaduste kokkuvõtte ja pakendi infolehe muudatused, esitatud Euroopa Ravimiameti poolt Käesolev ravimi omaduste kokkuvõte ja pakendi in
II lisa Ravimi omaduste kokkuvõtte ja pakendi infolehe muudatused, esitatud Euroopa Ravimiameti poolt Käesolev ravimi omaduste kokkuvõte ja pakendi infoleht on esildismenetluse tulemus. Vastavalt vajadusele
RohkemPolünoomi juured Juure definitsioon ja Bézout teoreem Vaadelgem polünoomi kus K on mingi korpus. f = a 0 x n + a 1 x n a n 1 x
1 5.5. Polünoomi juured 5.5.1. Juure definitsioon ja Bézout teoreem Vaadelgem polünoomi kus K on mingi korpus. f = a 0 x n + a 1 x n 1 +... + a n 1 x + a n K[x], (1) Definitsioon 1. Olgu c K. Polünoomi
RohkemMicrosoft Word - Karu 15 TERMO nr 527.doc
Termoülevaatus nr.57 (57/1. Märts 8) Hoone andmed Aadress Lühikirjeldus Karu 15, Tallinn Termopildid Kuupäev 6.1.8 Tuule kiirus Õhutemperatuur -1,1 o C Tuule suund Osalesid Kaamera operaator Telefoni nr.
Rohkemma1p1.dvi
Peatükk 1 Funktsioonid ja nendega seotud mõisted 1.1 Reaalarvud ja Arvtelg. Absoluutväärtuse mõiste. Reaalarvudest koosnevad hulgad. Enne arvu mõiste käsitlemist toome sisse mõned hulkadega seotud tähised.
RohkemMicrosoft PowerPoint - Roosimaa.ppt
ENERGEETILISES METABOLISMIS OSALEVATE GEENIDE EKSPRESSIOON MÜOKARDIS JA HL-1 RAKULIINIS Mart Roosimaa TÜ arstiteaduskond EESTI TEADUSTE AKADEEMIA ÜLIÕPILASTÖÖDE KONKURSI VÕITJATE KONVERENTS 2008 Südamelihas
RohkemMicrosoft PowerPoint - EMCS13
EMCS piloot-projekt Raigo Veisberg Maksu- ja Tolliameti kaudsete maksude ja aktsiiside talitus TEEMAD Mis on EMCS EMCS käivitumine EMCS kasutamine ja selle võimalused E-saateleht Info edastamine EMCS infosüsteemi
RohkemE-õppe tehnoloogiad kõrgkoolis E-learning Technologies in Higher Education MTAT
Interaktiivsusest e-õppes Anne Villems Seneca (4.-56.a. m.a.j.) Mitte sellepärast me ei söanda uusi asju katsetada, et asjad on keerulised, vaid kuna me ei söanda neid katsetada, on nad keerulised. It
RohkemOutlookist dokumendi registreerimine Plugina seadistamine Dokumendi registreerimine Outlookist Vastusdokumendi registreerimine Outlookist Outlooki plu
Outlookist dokumendi registreerimine Plugina seadistamine Dokumendi registreerimine Outlookist Vastusdokumendi registreerimine Outlookist Outlooki plugina ikoon on kadunud Outlooki kasutajad saavad dokumente
RohkemMicrosoft Word - Errata_Andmebaaside_projekteerimine_2013_06
Andmebaaside projekteerimine Erki Eessaar Esimene trükk Teadaolevate vigade nimekiri seisuga 24. juuni 2013 Lehekülg 37 (viimane lõik, teine lause). Korrektne lause on järgnev. Üheks tänapäeva infosüsteemide
RohkemBinder1.pdf
Neeme Katt: Juhendaja peab olema kursis õpilasuurimuste metoodikaga ning omama ettekujutust töö tulemustest. Ainult nii saab anda õpilasele asjatundlikku nõu, tegemata samas midagi tema eest ära. Õpilaste
Rohkemlvk04lah.dvi
Lahtine matemaatikaülesannete lahendamise võistlus. veebruaril 004. a. Lahendused ja vastused Noorem rühm 1. Vastus: a) jah; b) ei. Lahendus 1. a) Kuna (3m+k) 3 7m 3 +7m k+9mk +k 3 3M +k 3 ning 0 3 0,
RohkemTARTU ÜLIKOOL MATEMAATIKA-INFORMAATIKA TEADUSKOND Matemaatilise statistika instituut Cliona Georgia Dalberg Eesti elektritarbimise prognoos Magistritö
TARTU ÜLIKOOL MATEMAATIKA-INFORMAATIKA TEADUSKOND Matemaatilise statistika instituut Cliona Georgia Dalberg Eesti elektritarbimise prognoos Magistritöö finants- ja kindlustusmatemaatika erialal (30 EAP)
RohkemRahulolu kutseharidusega aasta rahulolu-uuringu andmetel Marianne Leppik 1
Rahulolu kutseharidusega 2017. aasta rahulolu-uuringu andmetel Marianne Leppik 1 Rahulolu kutseharidusega 2017. aasta rahulolu-uuringu andmetel Autor: Marianne Leppik Viitamine: Leppik, M. (2019). Rahulolu
RohkemTiia Salm 2011 Online kirjastus CALAMÉO Calameo kujutab endast on-line kirjastust, mis võimaldab oma dokumente avaldada e-raamatuna tasuta. Failid (Pd
Online kirjastus CALAMÉO Calameo kujutab endast on-line kirjastust, mis võimaldab oma dokumente avaldada e-raamatuna tasuta. Failid (Pdf, Word, Excel, PowerPoint, Open Office) tuleb esmalt keskkonda üles
RohkemVME_Toimetuleku_piirmäärad
Tapa TAPA VALLAVOLIKOGU MÄÄRUS EELNÕU 30. aprill 2015 nr Eluruumi alaliste kulude piirmäärade kehtestamine toimetulekutoetuse määramisel Määrus kehtestatakse kohaliku omavalitsuse korralduse seaduse 22
RohkemRiigieelarve seaduse muutmise seadus EELNÕU Riigieelarve seaduse muutmine Riigieelarve seaduses tehakse järgmised muudatused: 1) paragra
Riigieelarve seaduse muutmise seadus EELNÕU 18.04.2017 1. Riigieelarve seaduse muutmine Riigieelarve seaduses tehakse järgmised muudatused: 1) paragrahvi 1 lõikest 2 jäetakse välja sõna rahaliste ; 2)
RohkemELUPUU Eestikeelne nimi Harilik elupuu, levinud ka hiigelelupuu Ladinakeelne nimi Thuja occidentalis ja thuja plicata Rahvapärased nimed Ilmapuu, tule
ELUPUU Eestikeelne nimi Harilik elupuu, levinud ka hiigelelupuu Ladinakeelne nimi Thuja occidentalis ja thuja plicata Rahvapärased nimed Ilmapuu, tulelaps Süstemaatiline kuuluvus Puittaimede perekond,
RohkemPowerPoint Presentation
TeaMe programm 2009-2015 7. mai 2015 Eesmärgid Suurendada noorte huvi teaduse ja tehnoloogia ning nendega seotud elukutsete vastu Laiendada Eesti teadusmeedia arenguvõimalusi Levitada täppis- ja loodusteaduslikku
RohkemAASTAARUANNE
2014. 2018. aasta statistikatööde loetelu kinnitamisel juunis 2014 andis Vabariigi Valitsus Statistikaametile ja Rahandusle korralduse (valitsuse istungi protokolliline otsus) vaadata koostöös dega üle
RohkemEUROOPA KESKPANGA MÄÄRUS (EL) 2018/ 318, veebruar 2018, - millega muudetakse määrust (EL) nr 1011/ väärtpaberiosaluste sta
L 62/4 5.3.2018 EUROOPA KESKPANGA MÄÄRUS (EL) 2018/318, 22. veebruar 2018, millega muudetakse määrust (EL) nr 1011/2012 väärtpaberiosaluste statistika kohta (EKP/2018/7) EUROOPA KESKPANGA NÕUKOGU, võttes
Rohkem(Microsoft Word - Matsalu Veev\344rk AS aktsion\344ride leping \(Lisa D\) Valemid )
1(6) 1. Vee- ja kanalisatsiooniteenuse hinna kujundamise põhimõtted Aktsiaselts tegevuskulude arvestuse aluseks on auditeeritud ja kinnitatud aastaaruanne. Hinnakujunduse analüüsis kasutatakse Aktsiaseltsi
RohkemKoolitus Täiskasvanud õppija õpioskuste arendamine Haridus- ja Teadusministeerium koostöös Tartu Rahvaülikooli koolituskeskusega (Tartu Rahvaülikool S
Koolitus Täiskasvanud õppija õpioskuste arendamine Haridus- ja Teadusministeerium koostöös Tartu Rahvaülikooli koolituskeskusega (Tartu Rahvaülikool SA) korraldab koolituse "Täiskasvanud õppija õpioskuste
Rohkem1
IDA-TALLINNA KESKHAIGLA Statsionaarsete patsientide rahulolu uuring 13 13 Sisukord 1. Uuringu läbiviimise metoodika... 2 2. Andmete analüüs... 2 3. Uuringu valim... 3 3.1. Vastanute iseloomustus: sugu,
Rohkemins_selftec_est_1104_CC.cdr
E ELEKTRA SelfTec külmumisvastane süsteem ELEKTRA isereguleeruvad küttekaablid: kaablitel on Poola Elektriinseneride Ühingu B-ohutuskategooria märgistus kaablid toodetakse vastavalt ISO 9001 kvaliteedikinnituse
RohkemHarku valla Ühtekuuluvusfondi veemajandusprojekt
Muraste veemajandusprojekt Infopäev Meelis Härms, Strantum OÜ juhataja 16.04.19 Taust Projekti eesmärk- Muraste küla põhjaosa ja Eeriku tee kanaliseerimine ja veevarustuse väljaehitamine, Aida ja Sauna
Rohkem(10. kl. I kursus, Teisendamine, kiirusega, kesk.kiirusega \374lesanded)
TEISENDAMINE Koostanud: Janno Puks 1. Massiühikute teisendamine Eesmärk: vajalik osata teisendada tonne, kilogramme, gramme ja milligramme. Teisenda antud massiühikud etteantud ühikusse: a) 0,25 t = kg
RohkemIKT 2014.a sihtevalveerimise vormide täitmise juhend. Käesolev juhendmaterjal selgitab IKT ja sellega seotud erialade 2014.a sihtevalveerim
IKT 2014.a sihtevalveerimise vormide täitmise juhend. Käesolev juhendmaterjal selgitab IKT ja sellega seotud erialade 2014.a sihtevalveerimise vormide ülesehitust ja täitmist. Vorme on põhimõtteliselt
RohkemRemote Desktop Redirected Printer Doc
VI OSA, 10. klass füüsika Ühtlaselt muutuv liikumine ja kiirendus Ühtlaselt muutuv liikumine on mitteühtlase liikumise eriliik. Ühtlaselt muutuv liikumine on selline liikumine, mille puhul keha kiirus
Rohkem