Ответ:
Вызывает ли увеличение температуры увеличение / уменьшение (ваш выбор, к которому вы хотите пойти) плотности воздуха в воздушном шаре?
Объяснение:
Если я правильно понял, то вам нужна гипотеза о плотности воздуха в воздушном шаре.
Ну, одна простая вещь, которую вы могли бы сделать, это измерить изменение плотности в зависимости от температуры. Я не буду вдаваться в подробности, так как вам нужна только гипотеза, но я проясню эксперимент для вас. Измерьте массу пустого баллона (возможно, опорожните и запечатайте его, а также взвесьте уплотнение), затем наполните воздухом и снова запечатайте). Поместите в воду известного объема и температуры и измерьте изменение объема. Оттуда вы можете получить плотность и продолжить с разными температурами.
Предположим, что X - непрерывная случайная величина, функция плотности вероятности которой определяется как: f (x) = k (2x - x ^ 2) для 0 <x <2; 0 для всех других х. Каково значение k, P (X> 1), E (X) и Var (X)?
K = 3/4 P (x> 1) = 1/2 E (X) = 1 V (X) = 1/5 Чтобы найти k, мы используем int_0 ^ 2f (x) dx = int_0 ^ 2k (2x-x ^ 2) дх = 1:. k [2x ^ 2/2-x ^ 3/3] _0 ^ 2 = 1 k (4-8 / 3) = 1 => 4 / 3k = 1 => k = 3/4 Для расчета P (x> 1 ), мы используем P (X> 1) = 1-P (0 <x <1) = 1-int_0 ^ 1 (3/4) (2x-x ^ 2) = 1-3 / 4 [2x ^ 2 / 2-x ^ 3/3] _0 ^ 1 = 1-3 / 4 (1-1 / 3) = 1-1 / 2 = 1/2 Для вычисления E (X) E (X) = int_0 ^ 2xf (x ) dx = int_0 ^ 2 (3/4) (2x ^ 2-x ^ 3) dx = 3/4 [2x ^ 3/3-x ^ 4/4] _0 ^ 2 = 3/4 (16/3- 16/4) = 3/4 * 16/12 = 1 Для расчета V (X) V (X) = E (X ^ 2) - (E (X)) ^ 2 = E (X ^ 2) -1 E (X ^ 2) = int_0 ^ 2x ^
Почему лестница является хорошей моделью для уровней энергии в атоме?
Уровни энергии для электронов в атомах квантуются (например, имеют дискретные значения), электрон не может существовать «между» орбитой / оболочкой, так же как нельзя ступить «между» лестницами.
Почему среднее значение часто не является хорошей мерой центральной тенденции для искаженного распределения?
Посмотрите ниже :) Среднее значение не является хорошим измерением центральной тенденции, потому что оно учитывает каждую точку данных. Если у вас есть выбросы, как в искаженном распределении, то эти выбросы влияют на среднее значение, поэтому один выброс может потянуть среднее значение вниз или вверх. Вот почему среднее значение не является хорошим показателем центральной тенденции. Вместо этого медиана используется как мера центральной тенденции.