האם הדוגמה הבאה מתאימה לעקרון הקורלציה לעומת הקביעה?

כן, דוגמא זו מתאימה "קורלציה לעומת סיבתיות". למרות הנתונים של הבעלים הוא הוכחה יוצאת דופן של המתאם, הבעלים אינו יכול להסיק סיבתיות כי זה לא ניסוי אקראי. במקום זאת, מה שקרה כנראה כאן הוא שאלה שרצו להחזיק בעל חיים והיו מסוגלים להעניק אותו, היו האנשים שבסופו של דבר חיית מחמד. הרצון לחיות את חיית המחמד מצדיק את אושרם לאחר מכן, ואת היכולת להרשות לעצמם את חיית המחמד, כי הם היו כנראה עצמאית מבחינה כלכלית, הם כנראה לא היו חובות גדולים, מחלות סופניות וכו '

למרות שזה סביר כי בעל חתול לחיות מחמד יכול לרפא דיכאון, נתון זה נתונים מן הבעלים אינו מוכיח את זה. ההוכחה שלו היא רק טוב כמו טענה של אפל כי iPhone גורם לאושר.

האם טיטרציה מתאימה לחנקת נתרן?

בסיס טיטרציה של חומצה לא יהיה מתאים ל- NaNO_3. יון החנקה, NO_3 ^, - הוא בסיס חלש מאוד זה יהיה protonated רק בתנאים חומצי חזק. לכן, טיטרציה חומצית בסיס יהיה שיטה לא מתאימה לנתח פתרונות NaNO_3.

תן [[x_ (11), x_ (12)), (x_21, x_22)] להיות מוגדר אובייקט שנקרא מטריקס. הקובע של מטריצה מוגדר כ - (x_ (11) xxx_ (22)) - (x_21, x_12)]. עכשיו אם M [- - 1,2], [-3, -5]] ו- N = [(- 6,4), (2, -4)] מהי הקביעה של M + N & MxxN?

הקובע הוא M + N = 69 וזה של MXN = 200ko אחד צריך להגדיר את הסכום ואת המוצר של מטריצות מדי. אבל ההנחה היא כי הם בדיוק כפי שהוגדרו בספרי לימוד עבור 2xx2 מטריקס. M - N = [- - 1,2], (- - 3, -5)] + - (- 6,4), (2, -4)] = [- (7,6) 9) [= -] xx (-6) + 2xx2), ((- 1) xx4 + 2xx (-) 4 (), (-) (x - 2) xx (+) xx (4) ), (10,8)] מכאן deeminant של MXN = (10xx8 - (12) xx10) = 200

איך זה תנועה תרשים של המרחק לעומת הזמן שונה מ גרף של מהירות לעומת הזמן?

תסתכל אם זה הגיוני. שני הגרפים מחוברים מכיוון שהמהירות לעומת הזמן היא גרף של המדרונות המתקבלים מהגרף של המרחק לעומת הזמן: לדוגמה: 1) שקול חלקיק הנע במהירות קבועה: המרחק לעומת גרף הזמן הוא פונקציה ליניארית בעוד שהמהירות לעומת הזמן הוא קבוע; 2) לשקול חלקיק נע במהירות משתנה (תאוצה מתמדת): המרחק לעומת הזמן הגרף הוא פונקציה ריבועית בזמן המהירות לעומת הזמן הוא ליניארי; כפי שניתן לראות מהדוגמאות הללו, הגרף המהיר לעומת הזמן הוא הגרף של פונקציה של 1 מעלות פחות מאשר המרחק לעומת פונקציית הזמן: LINEAR גרזן + ב -> K קונסטנט; גרזן QUADRATIC ^ 2 + bx + c -> גרזן LINEAR + b