Cevap:
İki ana avantaj var: Birincisi ikincisi ile bağlanan doğrusallaştırma ve hesaplama / karşılaştırma kolaylığı.
Açıklama:
Açıklamak kolay bir hesaplama / karşılaştırma kolaylığı.
Açıklanması basit olduğunu düşündüğüm logaritmik sistem, çoğu insanın en azından belirsizce farkında olduğu pH modelidir. Gördüğünüz gibi, pH'taki p aslında "eksi kütüğü" için matematiksel bir koddur, yani pH aslında
Ve bu yararlıdır, çünkü suda, H veya serbest protonların konsantrasyonu (ne kadar çok, o kadar asidik), genellikle arasında değişir
Orijinal sezgiyle olan temel sezgimizi kaybetmemize rağmen (örneğin bunu bildiğimiz yer)
Ve bu aynı zamanda ilk bölüme de yardımcı olur, çünkü görüyorsunuz, bazen doğadaki şeyler katlanarak işe yarıyor, örneğin, bir kimyasal laboratuvarda bulabileceğiniz bir tür analiz, ham verilerle şöyle görünür:
grafik {10 ^ (- x + 2) +2 -0.21, 19.79, -0.12, 9.88}
Ancak günlüğünü alır almaz, daha çok benzer
grafik {x-2 -0.21, 19.79, -0.12, 9.88}
Mesele şu ki, diğer eğrilerden çok daha fazla çizgilerle çalışmaktan hoşlanıyoruz, çizgi daha kolay manipüle edilebilir, verileri çok daha kolay bir şekilde enterpolasyona sokabilirsiniz, fakir araştırmacıların günlüğü alması çok daha kolay.
Chiasmus ne anlama geliyor? Örnek nedir + Örnek
Chiasmus, yapılarını tersine çeviren ve birbirlerine karşı iki cümle yazılmış bir cihazdır. Burada A, tekrarlanan ilk konudur ve B, arada iki kez meydana gelir. Örnekler “Asla Bir Aptalın Sizi Öpmesine ya da Bir Öpücük Sizi Sersemlemesine İzin Vermeyin” olabilir. Bu yardımcı olur umarım :)
Örnek talep esnekliği nedir? + Örnek
Elastik olmayan talep eğrisi örneği: tuz. Tuzun fiyatı artarsa, çok fazla tuz almak için süpermarkete koşmazsınız. Bu şekilde, fiyat değişikliğine fazla tepki göstermiyorsunuz. Elastik talep eğrisi örneği: çikolata. Çikolatanın fiyatı artarsa, çerezler veya diğer tatlılar gibi başka bir mal yerine tercih etmeyi tercih edemezsiniz. Bu şekilde, fiyattaki değişikliklere tepki veriyorsunuz.
Örnek bir kovaryans nedir? + Örnek
Örnek kovaryansı, bir örnek içindeki değişkenlerin birbirinden ne kadar büyük farklılıklar gösterdiğinin bir ölçüsüdür. Kovaryans, iki değişkenin doğrusal bir ölçekte birbirleriyle nasıl ilişkili olduğunu gösterir. Size X'inizin Y'nizle ne kadar güçlü bir şekilde ilişkilendirildiğini söyler. Örneğin, kovaryansınız sıfırdan büyükse, X'iniz arttıkça Y'niz artar. İstatistiklerdeki bir örnek, daha büyük bir popülasyonun veya grubun sadece bir alt kümesidir. Örneğin, ül