The useful info regarding covariance and significant figures in mathCovariância e algarismos significativos
Ao medir quaisquer valores aleatórios, distância ou qualquer fuso horário, é difícil observar as medições. E neste mesmo contexto a estatística tem uma ferramenta muito útil para observarmos os valores aleatórios e suas medidas denominadas de covariância.
O que é covariância?
Muito semelhante à variância, mas muito diverso, pois pode medir dois valores aleatórios juntos, enquanto a variância mede apenas um único valor aleatório. Na teoria da probabilidade, bem como nas estatísticas, a covariância atua da mesma forma, ou seja, possivelmente uma covariância positiva ou negativa.
Covariância Positiva e Negativa
Em termos de medir os dois valores aleatórios de uma vez, devemos descobrir o comportamento correspondente de ambos os valores um em relação ao outro. Se o maior valor de uma das variáveis corresponder ao segundo maior valor da outra variável, isso mostra uma covariância positiva. Mostra se ambas as variáveis correspondem aos mesmos valores, dá uma covariância positiva.
Por outro lado, o valor oposto não corresponde ao mesmo valor de ambas as variáveis. Se o maior valor de uma variável corresponder ao menor da outra variável, isso dará uma covariância negativa. Na covariância negativa, ambas as variáveis apresentam comportamento oposto.
Relação linear entre duas variáveis
Ao falar sobre relações lineares, normalmente nos referimos a isso como um grau em que duas variáveis aleatórias têm relações lineares. E essa relação é mostrada pelos sinais de covariância, seja uma covariância positiva ou negativa. Esses sinais de covariância mostram o grau de sua relação linear.
Covariância, em outros termos conhecidos como valores esperados de duas variáveis aleatórias, que mostra sua correlação com cada variável. Portanto, esses chamados valores esperados ou a magnitude das variáveis não são certos, então o fator de probabilidade também constrói uma relação linear entre as duas variáveis.
Fórmula para covariância
Conforme discutido anteriormente, a covariância é a medida do número de variações que ocorrem nas duas variáveis aleatórias. Para medir as variações, temos a seguinte fórmula usada para covariância
Cov (x, y) = E (X1 - X -) (Y1 - Y -) / n-1
X1 = número da variável X
Y1 = número da variável Y.
X- = valor médio de X.
Y- = valor médio de Y.
n = número total de variáveis
Os sinais descritos acima mostram também o processo de cálculo. Covariance calculator pode ser usada online para resolver as equações e consultas.
Figuras Significativas
Um algarismo significativo de um número é o dígito que carrega uma contribuição significativa. Os algarismos significativos são as trilhas que contribuem para as técnicas de medição.
Quase cada dígito é um algarismo significativo e contado como um número significativo, exceto os zeros, que também em algumas condições.
Todos os zeros à esquerda não são significativos. Por exemplo, 0123, aqui temos apenas três algarismos significativos que são 1, 2 e 3, enquanto o dígito inicial 0 não tem esse significado.
O zero à direita que atua como um marcador, ou seja, 0,12 ou 0,34 aqui o dígito antes do decimal não tem significado.
Enquanto qualquer zero colocado entre qualquer outro dígito ou está contribuindo como uma unidade de medida é considerado um número significativo. Por exemplo, 10, 100 ou 1011, como zero atua como um dígito de medição aqui, também é contado como um algarismo significativo.
Em um escopo mais amplo, o número com maior algarismo significativo é o dígito inicial com maior posição exponencial do lado esquerdo, que inclui dígitos de 1 a 9. Enquanto, por outro lado, o número menos significativo é a posição menos exponencial da direita, todos em um caso de notação decimal.
Por exemplo; 1235 aqui 1 é o dígito mais significativo enquanto 5 é o menos um. E se esses dígitos tiverem um zero em algum lugar, ele também será considerado um número significativo, como 1203.
Para fornecer uma maneira científica mais sofisticada a fim de alcançar números significativos de todas as maneiras possíveis, uma regra científica é usada como Propagação da incerteza. O sig fig calculator resolve as equações de números flutuantes longos e nos fornece o resultado preciso.
O arredondamento de números também é um método usado para precisar os algarismos significativos. Neste caso, apenas arredondamos os dígitos em uma versão precisa, mas semelhante. Por exemplo, se dissermos 10,653801 gramas, ele tem 8 algarismos significativos, enquanto o arredondamento em uma versão precisa é 10,654 gramas. Esse arredondamento de dígitos torna as coisas muito mais fáceis e precisas para se chegar a qualquer conclusão.
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