ایرر پروپیگیشن کیلکولیٹر (اسٹیپ کے ساتھ)

gradient×covariance کے ذریعے y ± uy کی عدم یقینی کو آگے بڑھائیں، 68% اور 95% وقفے دیکھیں، اور آزاد یا باہمی متعلقہ ان پٹ کے لیے فکسڈ seed کے ساتھ مونٹے کارلو سیمپلنگ سے نتیجہ چیک کریں۔

دیگر زبانیں: ja | en | zh-CN | es

جائزہ

تجزیاتی فنکشن y = f(x) درج کریں اور پہلی ترتیب کی تقریب کے ذریعے معیاری عدم یقینی کو یکجا کریں۔ ٹیمپلیٹس جمع، تفریق، ضرب، تقسیم اور طاقت کو کور کرتے ہیں، جبکہ عمومی موڈ کونسٹنٹس اور ٹرگنومیٹرک، ہائپر بولک اور لاگرتھمک فنکشنز کے ساتھ محفوظ ایکسپریشن قبول کرتا ہے۔

کی بورڈ ٹِپس: Ctrl/+S سے CSV ایکسپورٹ ہوتا ہے، اور Ctrl/+L سے شیئر لنک کاپی ہوتا ہے۔

استعمال کا طریقہ (3 مراحل)

  1. فارمولہ y = f(...) درج کریں اور ہر متغیر کو اوسط اور معیاری غیر یقینی کے ساتھ شامل کریں۔
  2. ضرورت ہو تو باہمی تعلقات طے کریں اور Monte Carlo توثیق منتخب کریں۔
  3. مرکب غیر یقینی، توسیعی غیر یقینی اور شراکت کی ترتیب دیکھیں۔
پیش نظارہ
ٹیمپلیٹ:
اوسط اور معیاری عدم یقینی کے ساتھ متغیرات کی فہرست
نام اوسط μ معیاری انحراف u یونٹ / نوٹ سطر ہٹائیں
کورلیشن میٹرکس (اختیاری)

ڈائیگنل کو 1.0 پر رکھیں اور ρij کورلیشن کوفیشنٹس −1 اور 1 کے درمیان درج کریں۔ اوپر اور نیچے کے مثلث خودبخود ہم آہنگ رہتے ہیں۔

مونٹے کارلو ویریفیکیشن

یہ فکسڈ seed کے ساتھ اضافی سمیولیشن چلا کر لائنرائزڈ اندازے کی تصدیق کرتا ہے۔ اگر آپ کو زیادہ سے زیادہ رفتار چاہیے تو اس اختیار کو بند کر سکتے ہیں۔

اکثر پوچھے جانے والے سوالات

gradient×covariance طریقہ عدم یقینی کو کیسے جوڑتا ہے؟
ہم نامیاتی اقدار کے آس پاس پانچ نقطہ مرکزی فرق سے فنکشن کا گریڈینٹ نکالتے ہیں، درج شدہ معیاری انحرافات اور کورلیشن سے کوویرینس میٹرکس بناتے ہیں، اور gTCg کا حساب لگاتے ہیں۔ اس کا مربع جذر مشترکہ معیاری عدم یقینی uy دیتا ہے۔
مونٹے کارلو ویریفیکیشن کیا چیک کرتا ہے؟
یہ Cholesky ڈی کمپوزیشن اور فکسڈ seed کے ساتھ کورلیٹڈ گاؤسی نمونے تیار کرتا ہے اور دیکھتا ہے کہ سمیولیٹڈ اوسط اور معیاری انحراف دی گئی رواداری کے اندر لائنرائزڈ پیش گوئی سے میل کھاتے ہیں یا نہیں۔

متعلقہ کیلکولیٹرز