ত্রুটি প্রসারণ ক্যালকুলেটর (ধাপে ধাপে)

gradient×covariance পদ্ধতিতে y ± uy এর অনিশ্চয়তা প্রসারিত করুন, 68% ও 95% পরিসর দেখুন, এবং স্বাধীন বা সহসম্পর্কযুক্ত ইনপুটের জন্য নির্দিষ্ট seed‑সহ মন্টে কার্লো সিমুলেশন দিয়ে ফল যাচাই করুন।

অন্যান্য ভাষা: ja | en | zh-CN | es

সারাংশ

বিশ্লেষণধর্মী ফাংশন y = f(x) লিখুন এবং প্রথম‑ক্রম অনুমানের ভিত্তিতে gradient×covariance দিয়ে স্ট্যান্ডার্ড অনিশ্চয়তাগুলি একত্র করুন। টেমপ্লেটগুলি যোগ, বিয়োগ, গুণ, ভাগ ও ঘাত কভার করে; সাধারণ মোডে কনস্ট্যান্ট ও ত্রিকোণমিতিক, হাইপারবোলিক ও লগারিদমিক ফাংশনসহ নিরাপদ এক্সপ্রেশন গ্রহণ করা হয়।

কীবোর্ড টিপস: Ctrl/+S চাপলে CSV এক্সপোর্ট হয়, Ctrl/+L চাপলে শেয়ারযোগ্য URL কপি হয়।

ব্যবহার পদ্ধতি (৩ ধাপ)

  1. সূত্র y = f(...) লিখুন এবং প্রতিটি চলককে গড় মান ও মানক অনিশ্চয়তা সহ যোগ করুন।
  2. প্রয়োজনে সহসম্পর্ক ঠিক করুন এবং Monte Carlo যাচাই বেছে নিন।
  3. সম্মিলিত অনিশ্চয়তা, বিস্তৃত অনিশ্চয়তা এবং অবদান ক্রম দেখুন।
প্রিভিউ
টেমপ্লেট:
গড় ও স্ট্যান্ডার্ড অনিশ্চয়তাসহ চলকের তালিকা
চলকের নাম গড় μ স্ট্যান্ডার্ড অনিশ্চয়তা u একক / নোট সারি মুছুন
সহসম্পর্ক ম্যাট্রিক্স (ঐচ্ছিক)

ডায়াগনালের মান 1.0 রাখুন এবং ρij সহসম্পর্ক সহগ −1 থেকে 1 এর মধ্যে লিখুন। উপরের ও নিচের ত্রিভুজ স্বয়ংক্রিয়ভাবে সমন্বয়িত হয়।

মন্টে কার্লো যাচাই

এটি নির্দিষ্ট seed‑সহ সিমুলেশন যোগ করে লিনিয়ারাইজড ফল যাচাই করে। গতি সর্বোচ্চ রাখতে চাইলে এই বিকল্পটি বন্ধ করতে পারেন।

প্রশ্নোত্তর

gradient×covariance পদ্ধতি কীভাবে অনিশ্চয়তা একত্র করে?
প্রথমে পাঁচ‑বিন্দু কেন্দ্রীয় পার্থক্য দিয়ে নামমাত্র মানের আশেপাশে ফাংশনের গ্রেডিয়েন্ট গণনা করা হয়, তারপর ইনপুট স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশন ও সহসম্পর্ক সহগ থেকে কোভেরিয়েন্স ম্যাট্রিক্স তৈরি করে gTCg গণনা করা হয়। এর বর্গমূলই যৌথ স্ট্যান্ডার্ড অনিশ্চয়তা uy
মন্টে কার্লো যাচাই কী পরীক্ষা করে?
এটি Cholesky বিভাজন দিয়ে নির্দিষ্ট seed‑সহ সহসম্পর্কযুক্ত গাউসিয়ান নমুনা আঁকে এবং যাচাই করে যে সিমুলেটেড গড় ও স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশন নির্ধারিত সহনশীলতার মধ্যে লিনিয়ারাইজড পূর্বাভাসের সঙ্গে সঙ্গতিপূর্ণ কি না।

সম্পর্কিত ক্যালকুলেটর