SES School, Studie en Onderwijs
Wiskunde in de brugklas, Frans voor het examen of een studie Personeel en Arbeid? Moeilijke formulieren van DUO? Iets weten over studiefinanciering of studentenverenigingen? Dit is het forum voor leerkrachten, scholieren en studenten, van brugklas tot uni
Ik loop vast bij vraag b. Ik dacht misschien moet ik goniometrie gebruiken maar dan kom ik tot de hoeken A, B en C (en het is niet echt exact
). Moet ik misschien gelijkvormigheid gebruiken?ED=3, bespaart je rekenwerk.
Crack the following and we will get back to you: !1!llssod000;;
Post in het vervolg je vragen over wiskunde liever uitsluitend in dit topic en zie ook mijn opmerkingen hier.quote:
Op 
Aangezien de animo een beetje laag was niet de hele uitwerking maar wel het argument dat werkt. Zij ALG1 het random algoritme dat n punten selecteert (uniform) zodat al die n punten niet in dezelfde rij of kolom zitten. Noem die set X en bereken daarna de verwachting van het aantal 'unieke' punten, dus punten zodat A_i,j is ongelijk aan A_k,l voor alle (k,l) in X\{i,j)}. Die verwachting blijkt strikt groter dan n-2, dus dmv de definitie van de verwachting heb je een existentie argument voor een set X met de eigenschap dat het aantal unieke punten in de set gelijk is aan n-1 óf n. Nu is n-1 onmogelijk (een niet uniek punt komt 2x voor dus dan heb je maximaal n-2 unieke punten..) en dus bestaat er een set X met n unieke punten.quote:Op dinsdag 26 maart 2019 16:33 schreef Amoeba het volgende:
Even een hersenkrakertje.
De vraagstelling:
Zij A een matrix (n x n), Aij = {1,..,n2/2} waarbij iedere waarde precies twee keer voorkomt. Neem verder aan dat n2/2 een geheel getal is én n > 2.
Te bewijzen:
Er bestaat een set X zdd |X| = n en X bestaat uit paren (i,j) zdd dat voor iedere (i,j), (k,l) de volgende beweringen waar zijn:
i =! k
j =! l
Aij =! Akl
Maw X is een set indices zodanig dat de matrix entries niet in dezelfde kolom, niet in dezelfde rij zitten én niet dezelfde waarde delen. Een (triviaal) voorbeeld is dus de diagonaal van de matrix als die niet tweemaal dezelfde waarde bevat.
Mijn poging:
Construeer een graaf G = (V,E) op de matrix waarbij twee punten verbonden zijn als ze in dezelfde kolom of rij zitten óf dezelfde waarde delen. Ieder punt heeft dus (2n-2) of 2n-1 connecties. Merk op dat |V| = n2
Het doel is nu om te bewijzen dat V een 'independent set' bevat van tenminste n punten.. Nou weten we dat er minimaal een independent set is van grootte |V|/(d+1) waarbij d de maximale graad van een punt is, in ons geval is dat 2n-1.. Dit levert zoiets als n/2 op en dat is nog niet goed genoeg...
Iemand een beter idee?
Fervent tegenstander van het korps lasergamers.
Hoi,
Momenteel ben ik bezig met mijn afstudeerscriptie. Het doel van mijn onderzoek is om de groei van een bepaalde plant zo goed mogelijk te voorspellen. Dit moet dan gebeuren op basis van bepaalde inputvariabelen(totaal 7). Ik heb data beschikbaar van ongeveer 30 weken, en daarnaast ook van ongeveer 300 dagen. Ik vroeg me af of iemand kan helpen met het vinden van de juiste technieken om een model op te stellen die zo goed mogelijk de werkelijkheid nabootst. Ik ben bezig geweest met meervoudige lineaire regressie en heb ook een beetje gekeken naar polynomiale regressie. Heeft iemand enig idee hoe ik tot een goed model kan komen? Alvast bedankt.
Momenteel ben ik bezig met mijn afstudeerscriptie. Het doel van mijn onderzoek is om de groei van een bepaalde plant zo goed mogelijk te voorspellen. Dit moet dan gebeuren op basis van bepaalde inputvariabelen(totaal 7). Ik heb data beschikbaar van ongeveer 30 weken, en daarnaast ook van ongeveer 300 dagen. Ik vroeg me af of iemand kan helpen met het vinden van de juiste technieken om een model op te stellen die zo goed mogelijk de werkelijkheid nabootst. Ik ben bezig geweest met meervoudige lineaire regressie en heb ook een beetje gekeken naar polynomiale regressie. Heeft iemand enig idee hoe ik tot een goed model kan komen? Alvast bedankt.
Hey,
Ik ben bezig geweest met het maken van spreidingsdiagrammen om te zien hoe de data is verspreid tussen de onafhankelijke en afhankelijke variabele. Mijn doel is om bepaalde verbanden te verbinden zodat ik een model kan bouwen die zo goed mogelijk de data nabootst. Waar ik een beetje vastloop is dat ik vaak geen wiskundig verband kan herkennen. Bijvoorbeeld het spreidingsdiagram tussen de bladlengte en kastemperatuur:
Heeft iemand enig idee welke functie hier bij zou kunnen passen ongeveer? Het hoeft niet perfect natuurlijk. Ik zat te denken aan een lijn die bovenaan begint en verticaal naar beneden gaat en vervolgens onderaan horizontaal gaat lopen(een soort glijbaan). In de wiskunde heet dat een hyperbool als ik het goed heb. Het is niet perfect, maar dat is het enige wat ik erin kan vinden. Kan iemand me dan misschien helpen met de formule die erbij hoort? Alvast bedankt
Ik ben bezig geweest met het maken van spreidingsdiagrammen om te zien hoe de data is verspreid tussen de onafhankelijke en afhankelijke variabele. Mijn doel is om bepaalde verbanden te verbinden zodat ik een model kan bouwen die zo goed mogelijk de data nabootst. Waar ik een beetje vastloop is dat ik vaak geen wiskundig verband kan herkennen. Bijvoorbeeld het spreidingsdiagram tussen de bladlengte en kastemperatuur:
Heeft iemand enig idee welke functie hier bij zou kunnen passen ongeveer? Het hoeft niet perfect natuurlijk. Ik zat te denken aan een lijn die bovenaan begint en verticaal naar beneden gaat en vervolgens onderaan horizontaal gaat lopen(een soort glijbaan). In de wiskunde heet dat een hyperbool als ik het goed heb. Het is niet perfect, maar dat is het enige wat ik erin kan vinden. Kan iemand me dan misschien helpen met de formule die erbij hoort? Alvast bedankt
Wat voor soort functie zoek je? Als je een rechte lijn wilt, kun je lineaire regressie proberen, maar ik zie eerder drie lijnen, wat suggereert dat er extra variabelen in het spel zijn.
-
Ik zoek een model die zo goed mogelijk past bij de data die ik heb. Ik heb met meervoudige lineaire regressie een model opgesteld, als ik de data echter plot kom ik op het volgende:
Deze spreidingsdiagrammen suggereren dat het grootste gedeelte van de variabelen geen lineaire relatie hebben met de Y(gemiddelde bladlengte). Wat ik nu dus probeer is om de opgestelde model met meervoudige lineaire regressie:
Y=B0+ B1x1 +B2x2 + .... + Bnxn
Bovenstaande model te verbeteren door bijvoorbeeld bij x2 niet x2 neer te zetten, maar x2^2 bijvoorbeeld, in ieder geval een functie die zo goed mogelijk past bij de verdeling van de data. Maar jij zegt dat je drie lijnen ziet, bedoel je dat door externe factoren het niet mogelijk is om een wiskundig verband te vinden?
Deze spreidingsdiagrammen suggereren dat het grootste gedeelte van de variabelen geen lineaire relatie hebben met de Y(gemiddelde bladlengte). Wat ik nu dus probeer is om de opgestelde model met meervoudige lineaire regressie:
Y=B0+ B1x1 +B2x2 + .... + Bnxn
Bovenstaande model te verbeteren door bijvoorbeeld bij x2 niet x2 neer te zetten, maar x2^2 bijvoorbeeld, in ieder geval een functie die zo goed mogelijk past bij de verdeling van de data. Maar jij zegt dat je drie lijnen ziet, bedoel je dat door externe factoren het niet mogelijk is om een wiskundig verband te vinden?
Het lijkt me dat je de plantjes in 3 groepen moet opsplitsen: een met lange bladeren, een met middellange bladeren, en een met korte bladeren. In elk van de 3 groepen kun je dan een verband zoeken.
Top bedankt voor je tip. Ik heb gedaan zoals je zei; de dataset opgedeeld in drie groepen. Heb ongeveer 290 waarnemingen, dus elke groep bevat ongeveer 97 waarnemingen. Jammer genoeg krijg ik nog steeds aparte spreidingsdiagrammen waar niet heel veel verband in te vinden is:
Groep 1(data met de kortste bladeren):
Groep 2(data met middelmatige bladeren):
Groep 3(data met langste bladeren):
Groep 1(data met de kortste bladeren):
Groep 2(data met middelmatige bladeren):
Groep 3(data met langste bladeren):
Ik zou het niet in gelijke groepen opdelen, maar op lengte: een groep tot 4.5, een groep van 4.5 tot 5.5, en een groep vanaf 5.5.
Hoi, momenteel ben ik bezig met mijn scriptie en probeer ik een regressiemodel op te stellen met meervoudige lineaire regressie. Stel dat ik er voor kies om de variabelen die niet significant zijn, alsnog mee te nemen in mijn regressiemodel. Dit omdat de praktische essentie van bepaalde variabelen zwaarder wegen dan de theoretische significantie. (In de praktijk zijn deze variabelen dusdanig belangrijk dat ze meegenomen moeten worden). Ik heb begrepen dat de coëfficiënten van het model dan niet meer te interpreteren zijn. Maar geldt dit voor alle coëfficiënten, of alleen de coëfficiënten van de variabelen die niet significant zijn? Ook als er sprake is van multicollineariteit, dit betekent dat de geschatte coëfficiënten minder betrouwbaar zijn, maar geldt dit voor alle coëfficiënten of alleen de coëfficiënten van de variabelen die multicollineariteit veroorzaken? En hoe zit het met de determinatiecoëfficiënt, kan ik deze nog steeds gebruiken om te kijken hoe goed het model is? Of wordt deze ook beïnvloed door de insignificante variabelen? Ik hoop dat iemand mij nog even kan helpen met de laatste loodjes van mijn scriptie.
Alvast bedankt!
Alvast bedankt!
Met welke vraag heb je precies moeite?quote:Op vrijdag 20 september 2019 22:30 schreef Eendenkooi het volgende:
Succes ....
http://math.stanford.edu/~akshay/math113/linear-final-prac.pdf
Oh ik moet ze niet maken hoor, vond het gewoon leuk om de link te posten.quote:Op vrijdag 20 september 2019 23:01 schreef thabit het volgende:
[..]
Met welke vraag heb je precies moeite?
Best erg hoeveel ik hiervan alweer vergeten ben.quote:
Succes ....
http://math.stanford.edu/~akshay/math113/linear-final-prac.pdf
You're Fucking Out, I'm Fucking In
Ik kom er niet uit,
- 71/12 x < 17/16
x < -34/71
Antwoord is gegeven, uitleg is 1 gedeeld -71/12 geeft klaarblijkelijk -34/71. Hoe kom je daar...
Bovenstaande zijn dus breuken...... alvast bedankt.
- 71/12 x < 17/16
x < -34/71
Antwoord is gegeven, uitleg is 1 gedeeld -71/12 geeft klaarblijkelijk -34/71. Hoe kom je daar...
Bovenstaande zijn dus breuken...... alvast bedankt.
Geen wonder, want er klopt geen donder van. Je bedoelt wellichtquote:
Als we beide leden van deze ongelijkheid vermenigvuldigen met −32/71 dan krijgen we
Merk op dat het ongelijkheidsteken omklapt wanneer we beide leden van de ongelijkheid met een negatief getal vermenigvuldigen.
Ik raad je ook aan om een simpeler rekenvoorbeeld te nemen, bv
-1/2 x < 2/3,
de lijn y=-1/2 x te tekenen en vervolgens de bijbehorende verzameling te tekenen voordat je oplost volgens Riparius' uitwerking.
-1/2 x < 2/3,
de lijn y=-1/2 x te tekenen en vervolgens de bijbehorende verzameling te tekenen voordat je oplost volgens Riparius' uitwerking.
-
Bedankt voor jullie reacties, kwartje wil nog niet echt vallen. Maar ik ga ermee aan de slag van het weekend. zo moeilijk moet het toch niet zijn....quote:
[..]
Geen wonder, want er klopt geen donder van. Je bedoelt wellicht
[ afbeelding ]
Als we beide leden van deze ongelijkheid vermenigvuldigen met −32/71 dan krijgen we
[ afbeelding ]
Merk op dat het ongelijkheidsteken omklapt wanneer we beide leden van de ongelijkheid met een negatief getal vermenigvuldigen.
Helpt het simpelere geval zoals
-1/2 * 3 < 1,
- 3 < 2 (links en rechts keer 2)
+ 3 > - 2 (links en rechts keer -1)
?
Nou ja, succes iig!
-1/2 * 3 < 1,
- 3 < 2 (links en rechts keer 2)
+ 3 > - 2 (links en rechts keer -1)
?
Nou ja, succes iig!
-
Toch wel mooi dat je zelf de vraag en het antwoord moet geven tegenwoordig.quote:
[..]
Geen wonder, want er klopt geen donder van. Je bedoelt wellicht
[ afbeelding ]
Als we beide leden van deze ongelijkheid vermenigvuldigen met −32/71 dan krijgen we
[ afbeelding ]
Merk op dat het ongelijkheidsteken omklapt wanneer we beide leden van de ongelijkheid met een negatief getal vermenigvuldigen.
Fervent tegenstander van het korps lasergamers.
De moeilijkheid ligt em vaak in precies zijn. En leerlingen volgen vaak het liefst een kookboek zonder goed na te denken over elke stap. In mijn ervaring 
-
|
|
