Оскільки всі значення модуля більші або дорівнюють
Квадратні обидві сторони, які позбавляються від функції модуля,
Отже, рішенням є всі реальні корені.
Всі абсолютні значення повинні бути рівними або більшими
Отже, чому не працює звичайний метод?
Це тому, що ми зазвичай робимо це:
Квадратні обидві сторони, які позбавляються від функції модуля,
Це пояснюється тим, що ми на квадраті негативне число, щоб зробити його позитивним, де насправді неможливо, оскільки всі абсолютні значення є позитивними. Отже, рівняння автоматично припускає, що
Тай працює 9 годин на день і заробляє $ 6 на годину. Cal працює 6 годин на день і заробляє 9 доларів на годину. Якщо вони обидва працюють 5 днів, хто заробляє більше грошей? Хто працює довше?
Тай працює довше, а Ти і Кал заробляють однакову суму грошей. колір (синій) ("Заключна частина питання ґрунтується на" день "одиниці вимірювання.) колір (червоний) (" Отже, нам потрібно перетворити все в цю одиницю. ") колір (блакитний) (" Розглянути Ty: ”) День 9 годин при $ 6 за годину. Таким чином, для одиниці 1 день ми маємо: 9xx $ 6 = $ 54 колір (білий) (.) За день колір (синій) ("Розглянемо Cal:") День становить 6 годин при $ 9 за годину. Таким чином, для одиниці 1 день ми маємо: 6xx $ 9 = $ 54колір (білий) (.) За день '~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ ~~~~~~~~ Вам не потрібно пр
У цьому випадку ми повинні використовувати I = I_0sinomegat і I_ (RMS) = I_0 / sqrt2 і в чому різниця між цими двома струмами для двох різних рівнянь? Два рівняння відносяться до змінного струму.
I_ (rms) дає значення середнього квадрата для струму, який є струмом, необхідним для AC, щоб бути еквівалентним DC. I_0 представляє піковий струм від змінного струму, а I_0 - еквівалентний струм постійного струму. Я в I = I_0sinomegat дає вам струм в певний момент часу для живлення змінного струму, I_0 є піковою напругою, а омега - радіальною частотою (omega = 2pif = (2pi) / T)
Чому звичайний метод найменших квадратів використовується в лінійній регресії?
Якщо припущення Гаусса-Маркофа дотримуються, то OLS забезпечує найнижчу стандартну помилку будь-якого лінійного оцінювача, так що найкращий лінійний об'єктивний оцінювач. Щоб бути лінійним, це може бути x ^ 2 Дані були взяті з випадкової вибірки Немає ідеальної мультиколінеарності, тому дві змінні не ідеально корельовані. E (u / x_j) = 0 середнє умовне припущення дорівнює нулю, тобто змінні x_j не дають інформації про середнє значення неспостережуваних змінних. Дисперсії рівні для будь-якого заданого рівня x, тобто var (u) = sigma ^ 2 Потім OLS є кращим лінійним оцінювачем в популяції лінійних оцінювачів або (Best Line