나를 위해, 내가 항상하는 첫 번째 일은, 나는 저항의 수를 줄이기 위해 최대한 노력한다.
이 회로 고려
여기에서와 같이 줄이는 것이 항상 좋은 습관입니다.
이제 3 개가 아닌 2 개의 저항이 남아 있습니다. 알았습니까?
저항기의 선택은 항상 같은 것은 아니며, 질문에 따라 다릅니다!
학생들이 데이터 분석에서 변수를 할당 할 때 자주 범하는 실수는 무엇입니까?
종종 학생들은 빈도를 변수로 오인합니다. 빈도 분포는 주로 데이터를 분석하는 동안 복잡성을 줄이기 위해 형성됩니다. 빈도는 변수가 반복되는 횟수를 알려줍니다. 학생들은 종종 변수를 식별 할 수 없습니다.
선형 회귀 분석에서 정규 최소 자승법이 사용되는 이유는 무엇입니까?
Gauss-Markof 가정이 성립하면 OLS는 선형 추정량의 가장 낮은 표준 오차를 제공하므로 최적의 선형 비 편향 추정량이 가정된다. 매개 변수 계수는 선형이며, 이는 베타 _0 및 베타 _1이 선형이지만 x 변수는 선형 일 때 x ^ 2 일 수 있습니다. 데이터는 무작위 샘플에서 가져 왔습니다. 완벽한 다중 공선 성이 없으므로 두 변수가 완벽하게 상관되지 않습니다. E (u / x_j) = 0은 조건부 가정이 0임을 의미하며, 이는 x_j 변수가 관찰되지 않은 변수의 평균에 대한 정보를 제공하지 않는다는 것을 의미합니다. 분산은 임의의 주어진 레벨의 x에 대해 동일합니다. 즉, var (u) = σ ^ 2 그러면 OLS는 선형 추정기 또는 (Best Linear Unbiased Estimator) BLUE의 집단에서 최고의 선형 추정량입니다. 이 추가 가정이있는 경우 : 분산이 정상적으로 분산됩니다. 그러면 OLS 추정량이 선형 또는 비선형 추정량과 관계없이 최상의 추정량이됩니다. 이것이 본질적으로 의미하는 바는 가설 1-5가 유지되면 OLS가 선형 추정량의 가장 낮은 표준 오차를 제공하고 1-6이 성립하면 모든 추정량의 가장 낮은 표준 오차를 제공한다는 것입니다.
통계 분석에서 데이터 세트의 범위가 거의 사용되지 않는 이유는 무엇입니까?
Http://socratic.org/questions/of-the-range-and-the-standard-deviation-which-is-more-widely-used-instatistical#119134