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Erläuterung:
Wir können immer noch setzen
Perfekte Quadrate: Zahlen sind das Produkt einer Zahl und sich selbst, zum Beispiel:
Wir müssen Finden Sie Faktoren von
Also lasst uns teilen
54 / 9 6 / / 3 3 3 2
Hier brach ich die zusammen
Es gibt zwei
Nehmen Sie nun das Produkt der beiden Zahlen und geben Sie es in das Radikal ein:
Und so bekommt man ein Quadrat in radikaler Form. Mir ist bewusst, dass dies etwas verwirrend aussah, und es ist einfacher als ich es formuliere. Bitte fragen Sie mich, wenn Sie Fragen haben.
Kann mir jemand eine komplexe Nummer erklären? Zum Beispiel diese Art von Problemen: Ist 5i eine Lösung für 6 = x (Quadrat) +23
"Siehe Erklärung" i "ist eine Zahl mit der Eigenschaft" i ^ 2 = -1. Wenn Sie also "5i" ausfüllen, erhalten Sie (5 i) ^ 2 + 23 = 25 i ^ 2 + 23 = 25 * -1 + 23 = -2! = 6 Also 5 i ist nicht eine Lösung." "Das Addieren und Multiplizieren mit" i "geht wie bei normalen" "normalen Zahlen vor, man muss nur daran denken, dass" i ^ 2 = -1 ". Eine ungerade Potenz von i kann nicht in eine reelle Zahl umgewandelt werden: (5i) ^ 3 = 125 * i ^ 3 = 125 * i ^ 2 * i = 125 * -1 * i = -125 i. "Dann bleibt die imaginäre Einheit" i "."
Was ist ein Chi-Quadrat-Test für Unabhängigkeit? + Beispiel
Bei einem Chi-Quadrat-Test für die Unabhängigkeit wird geprüft, ob zwischen zwei oder mehr Gruppen kategorialer Daten derselben Population ein signifikanter Zusammenhang besteht. Bei einem Chi-Quadrat-Test für die Unabhängigkeit wird geprüft, ob zwischen zwei oder mehr Gruppen kategorialer Daten derselben Population ein signifikanter Zusammenhang besteht. Die Nullhypothese für diesen Test lautet, dass keine Beziehung besteht. Es ist einer der am häufigsten verwendeten Tests in der Statistik. Um diesen Test verwenden zu können, sollten Ihre Beobachtungen unabhängig sein und
Was ist der Pearson-Chi-Quadrat-Test? + Beispiel
Ein Pearson-Chi-Quadrat-Test kann sich auf einen Unabhängigkeitstest oder einen Fit-Fit-Test beziehen. Wenn wir uns auf einen "Pearson-Chi-Quadrat-Test" beziehen, können wir uns auf einen von zwei Tests beziehen: den Pearson-Chi-Quadrat-Test der Unabhängigkeit oder den Pearson-Chi-Quadrat-Anpassungsfähigkeitstest. Anpassungen der Anpassungsgüte bestimmen, ob sich die Verteilung eines Datensatzes wesentlich von einer theoretischen Verteilung unterscheidet. Die Daten müssen ungepaart sein. Unabhängigkeitstests bestimmen, ob ungepaarte Beobachtungen zweier Variablen voneinander una