Как найти квадратный корень из 400?

Уменьшенная (упрощенная) дробь , эквивалентная дробь . 9 / 36 = ( 9 ÷ 9 ) / ( 36 ÷ 9 ) = 1 / 4 18 марта, 18:11 UTC (GMT) 190 / 35 = ( 190 ÷ 5 ) / ( 35 ÷ 5 ) = 38 / 7 Неправильная дробь , перепишите ее как смешанное число: 38 ÷ 7 = 5 и остаток = 3 => 38 / 7 = ( 5 × 7 + 3 ) / 7 = 5 + 3 / 7 = 5 3 / 7 18 марта, 18:10 UTC (GMT) Нажмите, чтобы увидеть полный ответ Впоследствии можно также спросить, что такое дробь 9 36 в простейшей форме? - 1/4 - это упрощенная дробь для 9/36 . Упростите 9/36 до простейшей формы . Далее возникает вопрос, что такое 0,9 как дробь в простейшей форме? Decimal Fraction Percentage 1.2 12 / 10 120% 1.1 11 / 10 110% 0,9 9 / 10 90% 0,8 8 / 10 80% И знаете, что упростило 10 36? - 5/18 - это упрощенная дробь для 10/36 . Упростите 10/36 до простейшей формы . Какой самый низкий член из 9 45? Подробный ответ: Дробь 945 эквивалентна 15. Это правильная дробь после абсолютного значения верхнего числа или числителя ( 9) меньше абсолютного значения нижнего числа или знаменателя (45). Доля 945 может быть уменьшена. Мы будем использовать метод наибольшего общего фактора (GCF), чтобы упростить его.

(2001) предлагает, чтобы световое вторжение было измерено относительным образом, на границах собственности, чтобы учесть как свет проникает в собственность, а также свет внутри собственности. При проектировании освещения для сайта представьте вертикальную плоскость на границе между имуществом сайта и соседним имуществом. Нажмите, чтобы увидеть полный ответ Соответственно, как измеряется световое загрязнение? Световое загрязнение является результатом плохо спроектированных наружных осветительных светильников, которые посылают нежелательные и / или ненужный свет в соседние области и увеличьте уровень внешней освещенности ночного неба. Основная единица измерения в фотометрии - люмен (лм), который является мерой света , воспринимаемого человеческим глазом. Во-вторых, что означает легкое вторжение? Проникновение света означает свет, излучаемый светильником, который светит за пределы территории, на которой расположен светильник. [1991, c. 481, §1 (НОВИНКА).] Пример 2. Световое вторжение означает свет , падающий там, где он не нужен или не нужен, обычно свет из одного участка. Кроме того, как вы измеряете уровень освещенности в комнате? Держите фотометр в той области, которую вы хотите измерить интенсивностью света . Помните, что большинство офисных помещений комфортно освещены около 250-500 люкс , а супермаркеты или рабочие помещения, требующие тщательной работы, освещены около 750-1000 люкс . Как мы можем уменьшить легкое вторжение? Вот пять способов уменьшить световое загрязнение: Начните с выключателя света. Уточните в своей энергетической компании, платите ли вы за наружное освещение. Рассмотрите возможность замены наружного освещения на интеллектуально спроектированные, светильники с низким уровнем бликов. Разместите датчики движения на основных уличных светильниках.

Нильс Бор объяснил линейчатый спектр атома водорода, предположив, что электрон движется по круговым орбитам и что орбиты только с определенными радиусами были разрешены. Ближайшая к ядру орбита представляет основное состояние атома и является наиболее стабильной; дальше орбиты находились в возбужденных состояниях с более высокой энергией. Нажмите, чтобы увидеть полный ответ Тогда как создаются атомные спектры? Атомные эмиссионные спектры создаются , когда возбужденные электроны вернуться в основное состояние. Когда электроны возвращаются на более низкий энергетический уровень, они излучают энергию в виде света. Во-вторых, что не объясняет модель Бора? 2 ответа. Основная проблема с моделью Бора заключается в том, что она очень хорошо работает для атомов с одним электроном, таких как H или He +, но совсем не для многоэлектронных атомов. Модель Бора допускает классическое поведение электрона (вращающийся вокруг ядра на дискретных расстояниях от ядра. Просто так, как модель атома Бора учитывала прерывистые спектры излучения атомов? Объяснение Бора того, почему элементы производят прерывистые атомные спектры под действием электрического тока. Согласно этой модели , электроны были ограничены определенными орбитами вокруг ядра атома аналогично солнечной системе. Законы физики, описывающие взаимодействие больших объектов. Что такое модель атома Бора? Нильс Бор предложил модель Бора атома в 1915 году. Модель Бора - это планетарная модель , в которой отрицательно заряженные электроны вращаются вокруг небольшого положительно заряженного ядра, похожего на планеты, вращающиеся вокруг Солнца (за исключением того, что их орбиты не плоские).

Когда электроны переходят с более высокого энергетического уровня на более низкий, излучаются фотоны, и в спектре видна линия излучения . . Атом на самом низком энергетическом уровне находится в основном состоянии. Если электрон находится на орбите, отличной от орбиты с наименьшей энергией, атом называется возбужденным . Нажмите, чтобы увидеть полный ответ Соответственно, как создаются атомные спектры? Атомные эмиссионные спектры создаются , когда возбужденные электроны вернуться в основное состояние. Когда электроны возвращаются на более низкий энергетический уровень, они излучают энергию в виде света. Кроме того, как модель Бора объясняет атомные спектры? Нильс Бор объяснил линейчатый спектр атома водорода, предположив, что электрон движется по круговым орбитам и что он вращается с допускались только определенные радиусы. Ближайшая к ядру орбита представляет основное состояние атома и является наиболее стабильной; дальше орбиты находились в возбужденных состояниях с более высокой энергией. Также необходимо знать, почему формируются линейчатые спектры, когда атом излучает свет при возбуждении? Это вызывает продвижение электрона на более высокий энергетический уровень, а атом , элемент или молекула становятся предположительно находится в возбужденном состоянии. Эмиссионные линии возникают, когда электроны возбужденного атома , элемента перемещаются между энергетическими уровнями, возвращаясь в основное состояние. Что стало результатом изучения спектров излучения атомов? Спектры эмиссии атомов были еще одним доказательством квантованной природы света и привели к новой модели атома , основанной на квантовой теории.

Генрих Рудольф Герц Нажмите, чтобы увидеть полный ответ Люди также спрашивают, как Эйнштейн открыл фотоэлектрический эффект? В 1905 году Альберт Эйнштейн разрешил этот кажущийся парадокс, описав свет как состоящий из дискретных квантов, теперь называются фотонами, а не непрерывными волнами. Предполагая, что свет на самом деле состоит из дискретных пакетов энергии, Эйнштейн написал уравнение для фотоэлектрического эффекта , которое согласуется с экспериментальными результатами. Далее возникает вопрос, что такое фотоэффект и его закон? Законы фотоэлектричества (a) Фотоэлектрический эффект - это мгновенный процесс. (б) Фотоэлектрический ток прямо пропорционален интенсивности падающего света и не зависит от частоты. Как Эйнштейн объяснил здесь закон фотоэлектрического эффекта? Объяснение фотоэлектрического эффекта Эйнштейном . Фотоэлектрический эффект - это явление, при котором электроны испускаются с поверхности металла, когда на нее падает свет достаточной частоты. Это означает, что кинетическая энергия электронов увеличивается с увеличением интенсивности света. Почему открытие фотоэлектрического эффекта было так важно? Изучение фотоэлектрического эффекта привело к важным шагам в понимании квантовой природы света и электронов и повлияло на формирование концепции волны. -частичная двойственность. Фотоэлектрический эффект также широко используется для исследования уровней энергии электронов в веществе.

ANOVA с повторными измерениями является эквивалентом одностороннего ANOVA , но для связанных, а не независимых групп, и является расширением зависимый t-критерий. ANOVA с повторными измерениями также называется ANOVA - субъектов или ANOVA для коррелированных выборок. Нажмите, чтобы увидеть полный ответ Также вопрос в том, чем повторные измерения Anova отличаются от Anova между объектами с точки зрения вычислений? ANOVA с повторными измерениями почти то же самое, что и ANOVA. -way ANOVA , с одним основным отличием: вы тестируете связанные группы, а не независимые. Это называется повторные измерения , потому что одна и та же группа участников снова подвергается повторным и повторным измерениям. Кроме того, совпадает ли дизайн внутри субъектов с повторными измерениями? 3 ответа. Повторные измерения означают в точности то же , что и внутри субъектов : это означает, что одни и те же объекты были измерены в нескольких разных условия. В терминологии ANOVA эти условия образуют фактор повторяющихся измерений или, что эквивалентно, фактор внутри субъектов . Кроме того, что между предметом Anova? Между - ANOVA между субъектами : одна из наиболее распространенных форм ANOVA - это между - предметный дисперсионный анализ . Этот тип анализа применяется при изучении различий между независимыми группами по переменной непрерывного уровня. В этой «ветви» ANOVA есть односторонние ANOVA и факторные ANOVA. Какова формула Anova? Однако SST = SSB + SSE, поэтому, если известны две суммы квадратов, третья может быть вычислена из двух других. Третий столбец содержит степени свободы. Степени свободы между обработками: df 1 = k-1. Степень свободы ошибки df 2 = N - k. Процедура ANOVA . с низким содержанием жира (X - 3,0) (X - 3,0) 2 Итоги 0 10,0

Все ANOVA сравнивают один или несколько средних значений друг с другом; это тесты на разницу средних баллов. ANOVA с повторными измерениями сравнивает средние значения по одной или нескольким переменным, которые основаны на повторяющихся наблюдениях. Модель ANOVA с повторными измерениями также может включать ноль или более независимых переменных. Нажмите, чтобы увидеть полный ответ Точно так же вы можете спросить, когда бы вы использовали Anova с повторными измерениями? Когда использовать ANOVA с повторными измерениями < span> Исследования, в которых изучаются либо (1) изменения средних баллов за три или более временных точек, либо (2) различия средних баллов при трех или более различных условиях. Кроме того, в чем разница между односторонним Anova и Anova с повторными измерениями? ANOVA с повторными измерениями почти то же самое, что одно - ANOVA , с одним основное отличие : вы тестируете связанные группы, а не независимые. Это называется Повторные измерения , потому что одна и та же группа участников измеряется снова и снова. Точно так же вы можете спросить, что такое повторяющиеся односторонние измерения Anova? Одно - ANOVA с повторными измерениями (также известный как ANOVA внутри субъектов) используется для определить, различаются ли три или более групповых средних, если участники в каждой группе одинаковы. По этой причине группы иногда называют «связанными» группами. Как вы делаете повторные измерения Ancova в SPSS? ANCOVA с повторными измерениями можно найти в SPSS в меню Анализ / Общая линейная модель / Повторные измерения … Открывающееся диалоговое окно отличается от модуля GLM, который вы, возможно, знаете по MANCOVA. Перед указанием модели нам необходимо сгруппировать повторяющиеся меры . Это делается путем создания внутрисубъектного фактора.

Основная цель двух - дисперсионного анализа с повторными измерениями состоит в том, чтобы понять, существует ли взаимодействие между этими двумя факторов зависимой переменной. Нажмите, чтобы увидеть полный ответ Аналогичным образом люди спрашивают, зачем использовать Anova с повторными измерениями? Модель ANOVA с повторными измерениями также может включать ноль или более независимых переменных. ANOVA с повторными измерениями - это «анализ зависимостей». Он упоминается как таковой, потому что это тест для подтверждения предполагаемой причинно-следственной связи между независимой (ыми) переменной (ами), если таковая имеется, и зависимой (ыми) переменной (ами). Во-вторых, что такое односторонние повторные измерения Anova? Один - Повторение способа - Измеряет ANOVA . Дисперсионный анализ ( ANOVA ) - это распространенный и надежный статистический тест, который можно использовать для сравнения средних оценок, полученных в разных условиях или группах в эксперименте. Соответственно, когда бы вы использовали двустороннюю Anova? Двусторонний - ANOVA сравнивает средние различия между группами, разделенными на две независимые переменные ( называемые факторы). Основная цель двух - ANOVA - понять, существует ли взаимодействие между двумя независимыми переменными зависимой переменной. Почему повторные меры Anova более эффективны? Больше статистической мощности: планы с повторными измерениями могут быть очень эффективными , поскольку они учитывают факторы, вызывающие различия между предметы. Меньшее количество испытуемых: благодаря большей статистической мощности дизайн повторяющихся измерений позволяет использовать меньшее количество испытуемых для определения желаемой величины эффекта.

Порядковые данные - это наиболее часто встречающийся тип данных в социальных науках. Для обработки таких данных можно использовать многие статистические методы. Один из распространенных методов - присвоение оценок данным , преобразование их в интервальные данные и дальнейшее выполнение статистического анализа. Нажмите, чтобы увидеть полный ответ Кроме того, являются ли данные по Лайкерту порядковыми или интервальными? Ответ прост: шкалы Лайкерта всегда порядковые . Интервалы между позициями на шкале являются монотонными, но никогда не настолько четко определены, чтобы быть численно однородными приращениями. При этом различие между порядковым номером и интервалом основано на конкретных требованиях выполняемого анализа. Кроме того, каков пример порядковых данных? Порядковые данные - это данные , расположенные в некотором порядке или масштабе. (Опять же, это легко запомнить, потому что порядковый номер звучит как порядок). Пример порядковых данных - оценка счастья по шкале от 1 до 10. В шкале данных нет стандартизированного значения разницы от одного балла к другому. Можно также спросить, можно ли усреднить порядковые данные? Вы часто приходите к аналогичным выводам, независимо от того, вы используете режим, медианное значение или среднее значение . Можно использовать среднее порядковых данных ; только будьте осторожны, чтобы не делать утверждений об интервале или соотношении ваших данных - даже исследователи, которые более расслабленно относятся к усреднению порядковых данных , не согласятся с такой практикой. Это порядковая или интервальная шкала оценок? С порядковыми данными вы не можете с уверенностью сказать, равны ли интервалы между каждым значением. Например, мы часто используем рейтинговые шкалы (вопросы Лайкерта). Данные отношения - это данные интервала с естественной нулевой точкой. Например, время - это соотношение, поскольку время 0 имеет значение.

Вы часто приходите к схожим выводам независимо от того, вы используете режим, медианное значение или среднее значение . Можно использовать среднее порядковых данных ; только будьте осторожны, чтобы не делать утверждений об интервале или соотношении ваших данных - даже исследователи, которые более расслабленно относятся к усреднению порядковых данных , не согласятся с такой практикой. Нажмите, чтобы увидеть полный ответ Принимая это во внимание, могут ли порядковые данные быть нормально распределенными? Нормальное распределение - это непрерывное распределение , в то время как 5-балльное распределение Лайкерта- type scale - это порядковая переменная, поэтому по определению она не нормально распределяется . Также знаете, каков пример порядковых данных? Порядковые данные - это данные , расположенные в некотором порядке или масштабе. (Опять же, это легко запомнить, потому что порядковый номер звучит как порядок). Пример порядковых данных - оценка счастья по шкале от 1 до 10. В шкале данных нет стандартизированного значения разницы от одного балла к другому. В связи с этим можете ли вы рассчитать медианное значение для порядковых данных? Медиана может использоваться только для порядковых данных, интервалов и соотношений данных . Если в распределении есть четное количество оценок, медиана определяется как среднее из двух средних оценок. В случае порядковых данных , если имеется четное количество оценок, среднее значение не может быть вычислено. Как вы отображаете порядковые данные? Порядковые данные можно визуализировать несколькими способами. Распространенными визуализациями являются гистограмма или круговая диаграмма. Таблицы также могут быть полезны для отображения порядковых данных и частот. Мозаичные графики можно использовать для отображения взаимосвязи между порядковой переменной и номинальной или порядковой переменной.

Аннотация. Порядковые данные - это наиболее часто встречающийся тип данных в социальных науках. Один из распространенных методов - присвоить оценки данным , преобразовать их в интервальные данные и выполнить дальнейший статистический анализ. Нажмите, чтобы увидеть полный ответ Аналогичным образом, каков пример порядковых данных? Порядковые данные - это данные , которые размещены в каком-либо порядке или масштабе . (Опять же, это легко запомнить, потому что порядковый номер звучит как порядок). Пример порядковых данных - оценка счастья по шкале от 1 до 10. В шкале данных нет стандартизированного значения разницы от одного балла к другому. Можно ли использовать Mean для порядковых данных, кроме приведенного выше? Да и нет. Все непрерывные данные имеют медианное значение, режим и среднее значение . Однако статистики не пришли к единому мнению о том, можно ли использовать среднее с порядковыми данными , и вы можете часто видят среднее , указанное для данных Лайкерта в исследованиях. Следовательно, это порядковые данные результатов теста? [Interval] IQ оценка (или стандартизированная оценка по многим другим видам тестов , например достижение тесты ), вероятно, лучше всего рассматривать как падение на интервальном уровне измерения. Некоторые утверждают, что такие оценки находятся на порядковом уровне, обеспечивая только порядок производительности. Как вы описываете порядковые данные? Порядковые данные - это разновидность категориальных данных с установленным порядком или масштабом. Например, пример , считается, что порядковые данные были собраны, когда респондент вводит свой уровень финансового счастья по шкале от 1 до 10. В порядковых данных нет стандартной шкалы, по которой измеряется разница в каждой оценке.

Всегда можно уменьшить переменную до более низкого статуса - отношения или интервала переменную можно закодировать в порядковую переменную ; а порядковая переменная может быть проанализирована так же, как и категориальная переменная , если требуется. Нажмите, чтобы увидеть полный ответ Аналогичным образом, может ли порядковая переменная быть непрерывной? В некоторых случаях шкала измерения для данных является порядковой , но < b> переменная рассматривается как непрерывная . Например, шкала Лайкерта, содержащая пять значений - полностью согласен, согласен, ни согласен, ни не согласен, не согласен и категорически не согласен - является порядковой . Кроме того, можно ли преобразовать порядковые данные в интервальные данные? Порядковые данные - это наиболее часто встречающийся тип данных в социальных науках. Для обработки таких данных можно использовать многие статистические методы. Один распространенный метод - присвоение оценок данным , преобразование их в интервальные данные и дальнейшее выполнение статистического анализа. . Просто так, можно ли использовать порядковые переменные в регрессии? Традиционно в линейной регрессии ваши предикторы должны быть либо непрерывными, либо бинарными. Порядковые переменные часто вставляются с использованием фиктивной схемы кодирования. Это эквивалентно проведению ANOVA, и базовый порядковый уровень будет представлен точкой пересечения. Можете ли вы усреднить порядковые данные? Вы часто приходите к схожим выводам независимо от того, вы используете режим, медианное значение или среднее значение . Можно использовать среднее порядковых данных ; только будьте осторожны, чтобы не делать утверждений об интервале или соотношении ваших данных - даже исследователи, которые более расслабленно относятся к усреднению порядковых данных , не согласятся с такой практикой.

Магнетизм - один из аспектов комбинированной электромагнитной силы. Это относится к физическим явлениям, возникающим из-за силы, вызванной магнитами, объектами, которые создают поля, которые притягивают или отталкивают другие объекты. Постоянные магниты, сделанные из таких материалов, как железо, испытывают сильнейшее воздействие, известное как ферромагнетизм. Нажмите, чтобы увидеть полный ответ Впоследствии можно также спросить, что означает магнетизм в науке? Магнетизм - это сила притяжения. Это относится к притяжению к железу и другим металлам в электрических токах и магнитах или к другому виду притяжения, когда люди хотят быть рядом друг с другом. Наука о Земле - это два предмета, на которых вы можете узнать о магнетизме . Кроме того, в чем причина магнетизма? Магнетизм вызван движением электрических зарядов. Каждое вещество состоит из крошечных единиц, называемых атомами. В таких веществах, как железо, кобальт и никель, большинство электронов вращаются в одном направлении. Это делает атомы в этих веществах сильно магнитными, но они еще не магниты. ЧТО ТАКОЕ в магнетизме? Магнетизм - это один из аспектов комбинированной электромагнитной силы. Это относится к физическим явлениям, возникающим из-за силы, вызванной магнитами, объектами, которые создают поля, которые притягивают или отталкивают другие объекты. Движение электрически заряженных частиц вызывает магнетизм . Какие примеры магнетизма? Двадцать примеров магнетизма в действии Магниты на холодильник - изображения и послания. Магниты на холодильник - для герметизации и закрытия дверей. Удерживающие приспособления для цехов металлообработки. Подъем металлолома и сталелитейный завод. Разделение материалов. Создание радиационного изотопа. Исследование чистой физики. Моторы - автомобилестроение. , газонокосилка, смеситель для кухни.

Промывание пипетки перед использованием необходимо для предотвращения ошибки. Стандартный метод работы с градуированной пипеткой заключается в том, чтобы держать наконечник пипетки , погруженный в раствор, не касаясь дна стакана. Затем используйте пропипетку, грушу для пипетки или резиновую грушу, чтобы набрать жидкость в пипетку . Нажмите, чтобы увидеть полный ответ С учетом этого, когда вы будете использовать градуированную пипетку? Градуированные пипетки ( пипетка Мора ) имеют шкалу, разделенную на единицы одной и 1/10 миллилитра. Из-за их широкой горловины он менее точен, чем объемная пипетка . Они используются при выборе объема решений, точность которых не должна быть очень высокой. Можно также спросить, в чем разница в использовании пипетки с грушей и градуированной пипетки? Во-первых, градуированная пипетка - это стеклянный инструмент, используемый для переноса различных отмеренных количеств жидкого материала из одного контейнера в другой. В то время как мерная пипетка - это стеклянный инструмент, используемый для переноса определенного отмеренного количества жидкого материала из одного контейнера в другой. Имея это в виду, как вы читаете градуированную пипетку? Измерьте, используя нижнюю часть вогнутой поверхности жидкости в пипетке . На этом рисунке показано как считывать мениск с помощью измерительной пипетки . Жидкость была поднята точно до нулевой отметки, а затем разлита. Считывание значения внизу мениска показывает, что было доставлено 3,19 мл жидкости. Насколько точна градуированная пипетка? Градуированные пипетки считаются более точными, чем пипетки Пастера . Они имеют допуски от ± 0,6% до ± 0,4% от номинального объема при измерении при 20 ° C (68 ° F). Градуированные пипетки производятся в соответствии со спецификациями ISO в отношении точности и расположения градуировок.

Эффект пятки анода . Эффект пятки анода относится к более низкой напряженности поля по направлению к аноду по сравнению с катодом из-за более низкого x- излучение лучей из материала мишени под углами, перпендикулярными электронному лучу. Нажмите, чтобы увидеть полный ответ Как в данном случае эффект пятки анода влияет на интенсивность излучения? Эффективный размер фокусного пятна зависит от размера нити и угла мишени анода . эффект пятки анода означает, что интенсивность излучения больше на катодной стороне, чем на анодной стороне. Кроме того, что вызывает эффект пятки анода? эффект пятки анода - это изменение интенсивности рентгеновского излучения вдоль продольной оси трубки. Это называется эффектом пятки анода , потому что фотоны, сформированные глубже в аноде , должны сначала пройти через « пятку » анода, что вызывает эта «сторона» теряет интенсивность, не достигнув объекта или рецептора изображения. Кроме того, как на эффект пятки анода влияет расстояние? расстояние от анода (источника рентгеновских лучей) до рецептора изображения в значительной степени влияет на кажущееся величина эффекта пятки анода . Чем короче расстояние , тем меньше должен расходиться луч. Эффект менее заметен при больших расстояниях между источником и изображением (SID). Влияет ли OID на плотность? OID и Density : Увеличение OID снижает плотность путем создания пространства для выхода рассеянного излучения до того, как оно достигнет приемника изображения. Если меньший разброс достигает приемника изображения, на изображении создается меньшая плотность .