# bg/01D9UwYi1M4v.xml.gz
# cs/01D9UwYi1M4v.xml.gz
(src)="1"> Това е същата задача , която имахме миналия път .
(trg)="1"> Je to stejný problém jako v minulém videu .
(src)="2"> Но вместо да се опитваме да намерим доказателство на достатъчните данни , за да заключим , че машините посрещат действителното изискване за емисия , и всички хипотетични тестове , реших , че ще използвам същите данни , които имахме миналия път , за да достигнем в крайна сметка интервал на увереност 95 % .
(src)="3"> Така че тук може да не обърнем внимание на този въпрос .
(src)="4"> Можем да игнорираме всичко това .
(trg)="2"> Ale místo toho , abychom se snažili vyřešit zda data poskytují dostatečné důkazy k závěru , že motory splňují aktuální požadavky emisí , a všechny testováné hypotézy , myslel jsem , že bych použil stejná data . která jsme měli v minulém videu pro dosažení 95 % intervalu spolehlivosti .
(src)="17"> И искаме да намерим интервал от Т- стойностите между дадена отрицателна стойност тук и дадена положителна стойност тук , която съдържа 95 % от вероятността .
(src)="18"> Така че това тук трябва да е 95 % .
(src)="19"> И за да намерим какви са тези критични Т- стойности в този край и в този край , можем да използваме Т- таблица .
(trg)="3"> Tuto otázku můžete ignorovat .
(src)="20"> Тук ще използваме двустранната версия на таблицата , защото е налице симетричност около центъра .
(src)="21"> И като гледаме двустранността , целим интервал от 95 % увереност , поради което ще гледаме тук , 95 % интервал на увереност .
(trg)="4"> Můžete ignorovat všechno z tohohle .
(src)="22"> Имаме 10 точки данни , което означава , че разполагаме с 9 степени на свобода .
(src)="23"> Т . е . имаме 9 степени на свобода за нашите 10 точки данни .
(src)="24"> Взехме само 10 минус 1 .
(trg)="5"> Používám ty samé data , abych došel k 95 % intervali spolehlivosti k aktuálním emisím pro tento nový design motoru
(src)="27"> Че ако са налице всички стойности , които са по- малки от 2, 262 извън центъра на нашето Т- разпределение , ще разполагаме с 95 % от вероятността .
(src)="28"> Та това тук е нашето Т- разпределение .
(src)="29"> Нека го изясня малко .
(trg)="6"> Chtěli jsme najít 95 % interval spolehlivosti
(src)="30"> Това е нашето
(src)="31"> Т- разпределение .
(src)="32"> Ако произволно изберем една Т- стойност от това
(trg)="7"> A jak si dokážete představit , jelikož tu máme pouze 10 vzorků budeme chtít použít
(src)="38"> Имаме си образцова средна стойност и образцово стандартно отклонение , тук образцовата средна стойност е 17, 17 - пресметнахме го миналия път , сега само прибавяме това , разделяме на 10 - и нашето образцово стандартно отклонение тук е 2, 98 .
(src)="39"> Така че Т- статистиката , която можем да извлечем от тази информация тук - нека го запиша тук -
(src)="40"> Т- статистиката , която можем да извлечем от това , можете да гледате на тази Т- статистика като един произволен образец от дадено Т- разпределение .
(trg)="8"> T- distribuci
(src)="41"> Едно Т- разпределение с 9 степени на свобода .
(trg)="9"> A hned tady dole mám T- tabulku
(src)="42"> Т- статистиката , която можем да извлечем от това , ще е нашата средна стойност , 17, 17 минус истинската средна стойност на нашето население .
(src)="43"> Или всъщност бихме казали , че истинската средна стойност на образцовото ни разпределение , която ще е равна на истинската средна стойност на населението , защото това там е нашата средна стойност на населението , разделено на s , което е 2, 98 върху корен квадратен от броя образци .
(trg)="10"> Chceme 95 % interval spolehlivosti
(src)="44"> Това сме го виждали много пъти .
(src)="45"> Това тук е Т- статистиката .
(src)="46"> И като взимаме този образец , можем да кажем , че произволно сме избрали една Т- статистика от това Т- разпределение с 9 степени на свобода .
(trg)="11"> Takže chceme přemýšlet o rozmezí T- hodnot kam 95 nebo rozmezí kde 95 % T- hodnot pod ně spadá
(src)="49"> Сега само трябва да направим малко сметки , да изчислим тези неща .
(src)="50"> Ето го моя калкулатор .
(src)="51"> Нека изчисля този знаменател тук .
(trg)="12"> Pojďme se na to podívat takhle .
(src)="53"> Това прави 0, 9423 .
(trg)="13"> Nechte mě nakreslit
(src)="54"> И какво ще направя тук , ще умножа двете страни на това уравнение с този израз тук .
(trg)="14"> T- distribuci tady
(src)="55"> Ако го направя - нека го направя - ако умножа това цялото - трябва да кажа , че в действителност имаме две уравнения или две неравенства .
(src)="56"> И че това количество е по- голямо от това количество и това количество е по- голямо от това количество .
(src)="57"> Но можем да извършим всички действия наведнъж в това цяло неравенство .
(trg)="15"> Takže T- distribuce vypadá velmi podobně k normální distribuci , ale má širší čáry .
(src)="60"> Т . е . ако умножим цялото това неравенство с 0, 942 , получаваме от лявата страна тук имаме минус 2, 262 умножено по 0, 942 - и това е едно положително число , с което умножаваме цялото неравенство , така че знаците на неравенството ще са си в същата посока - по- малко от - умножаваме целия този израз със същия израз в знаменателя , така се съкращават .
(src)="61"> Така ще имаме по- малко от 17, 17 минус популационната средна стойност , което ще е по- малко от 2, 262 умножено още веднъж по 0, 942 .
(trg)="16"> Tento konec a tento konec budou silnější než normální distribuce .
(src)="62"> Нека се преместя малко надясно .
(src)="63"> 0, 942 .
(src)="64"> Нека съм ясен , само умножавам всичките три страни на неравенството по това число тук .
(trg)="17"> A potom chceme najít interval , takže pokud je toto normalizovaná T- distribuce , .. bude 0
(src)="68"> Изваждаме калкулатора , за да намерим какви са тези числа .
(src)="69"> Така , имаме 0, 942 умножено по 2, 262 .
(src)="70"> И ще кажем , по 2, 262 дава 2, 13 .
(trg)="18"> A chceme najít interval T- hodnot mezi některými zápornýmii hodnotami tady a některými kladnými hodnotami tady , které obsahují 95 % pravděpodobnosti .
(src)="79"> И това , което ще направя е , че ще умножа цялото това неравенство с минус 1 .
(src)="80"> Ако направим това , ако умножим цялото това нещо с минус 1 , това количество тук , минус 2, 13 ще стане плюс 2, 13 .
(src)="81"> Но тъй като умножаваме едно неравенство с отрицателно число , трябва да обърнем знака на неравенството .
(trg)="19"> Takže tady to musí být 95 %
(src)="91"> А сега можем да запишем - всъщност нека само пресметнем какви са тези стойности .
(src)="92"> Така , имаме 2, 13 плюс 17 . 17 .
(src)="93"> Това е единия край на нашата верига .
(trg)="20"> A teď použijeme protože
(src)="95"> Тази стойност тук , тя е 19 - нека я изобразя със същия цвят - тази стойност тук е 19, 3 , тя ще е по- голяма от mu , което ще е по- голямо от - и това е минус 2, 13 плюс 17, 17 .
(src)="96"> Или можем да имаме 17, 17 минус 2, 13 , което дава 15, 04 .
(src)="97"> И запомнете , цялото това нещо , всичко това , с което започнахме , имаше 95 % възможност дадена произволна Т- статистика да попадне в този интервал .
(trg)="21"> Podívejte se
(src)="101"> Има 95 % възможност истинската популационна средна стойност , която е равна на средната стойност на образцовото разпределение на средната стойност , има 95 % възможност , или имаме увереност , че е налице 95 % възможност това да попадне в този интервал .
(src)="102"> И сме готови .
(trg)="22"> Máme 10 datových bodů , což znamená
# bg/01fktUkl0vx8.xml.gz
# cs/01fktUkl0vx8.xml.gz
(src)="2"> Казали са ни да умножим 65 по 1 .
(trg)="1"> Naším úkolem je vynásobit 65 krát 1 .
(src)="3"> Така че буквално ние просто трябва да умножим 65 - можем да напишем - това е знакът за умножение , записан ето така , или можем да го запишем като точка ето така - но това означава 65 по 1 .
(trg)="2"> Doslova máme jen vynásobit 65 ... můžeme to zapsat znaménkem krát nebo to můžeme zapsat jako tečku ... ... ale toto znamená 65 krát 1 .
(src)="4"> Има два начина за тълкуване на това .
(trg)="3"> Můžeme si to vyložit dvěma způsoby .
(src)="5"> Можете да го разгледате като числото 65 веднъж или можете да го разгледате като числото 1 шестдесет и пет пъти , наведнъж .
(trg)="4"> Chápat to jako číslo 65 jedenkrát nebo to lze chápat jako číslo 1 šedesátpětkrát přičtené samo k sobě .
(src)="6"> Но по всеки от начините , ако имате едно 65 , това буквално просто ще бъде 65 .
(trg)="5"> Ale v každém případě , pokud máte jednou 65 , vždy to bude 65 .
(src)="7"> Всяко число , умножено по 1 ще бъде точно това всяко число , каквото и да е то .
(trg)="6"> Cokoli krát 1 , bude vždy právě to cokoli , bez ohledu na to , co to je .
(src)="8"> Каквото и да е умножено по 1 ще бъде отново същото .
(trg)="7"> Jakékoli číslo krát jedna bude znovu to samé číslo .
(src)="9"> Каквото и да стои на това място тук , умножено по 1 , и мога дори да напиша като знак за умножение по 1 , това ще бъде същото това число . .
(trg)="8"> Pokud bych měl libovolné číslo krát 1 , a mohl bych to napsat i tímto znaménkem násobení , vždy to bude totéž libovolné číslo .
(src)="10"> Така че ако имам 3 по 1 , ще получа 3 .
(trg)="9"> Takže pokud máme 3 krát 1 , bude to 3 .
(src)="11"> Ако имам 5 по 1 , ще получа 5 , защото буквално всичко това е да се каже 5 веднъж .
(trg)="10"> Pokud máme 5 krát 1 , bude to 5 , protože to je vlastně jen jednou 5 .
(src)="12"> Или ако сложа - хм , не знам - 157 по 1 , това ще бъде 157 .
(trg)="11"> Pokud dám , například 157 krát 1 , bude to 157 .
(src)="13"> Мисля , че схващате идеята . .
(trg)="12"> Myslím , že teď to chápete .
# bg/03Vw1W5iAIN4.xml.gz
# cs/03Vw1W5iAIN4.xml.gz
(src)="1"> Трябва да изчислим границата , когато ь се приближава към безкрайност , на 4x на квадрат минус 5x , всичко това върху 1 минус 3x на квадрат
(trg)="1"> Potřebujeme vypočítat limitu " x´ blížící se k nekonečnu z 4 krát x na druhou minus 5 krát x to celé děleno 1 minus 3 krát x na druhou .
(src)="2"> Безкрайността е странно число
(trg)="2"> Nekonečno je takové zvláštní číslo .
(src)="3"> Не можем просто да заместим с ´безкрайност´ и да видим какво става
(trg)="3"> Nemůžete dosadit nekonečno a podívat se , co se stane .
(src)="4"> Но ако искате да намерите границата когато този числител се приближава до безкрайност , можете да вземете много големи числа и ще видите приближението към безкрайност на числителя когато x се приближава към безкрайност
(trg)="4"> Pokud chcete vypočítat tuto limitu , můžete zkusit vypočítat limitu pro hodně veliká čísla a zjistit , jak se bude limita blížící se k nekonečnu chovat .
(trg)="5"> Čitatel se blíží nekonečnu , protože " x´ se blíží k nekonečnu .
(src)="5"> И ако сложите много големи числа в знаменателя ... може би тук няма да е безкрайност
(trg)="6"> Pokud dosadíte opravdu veliké číslo do jmenovatele , uvidíte , že to není tak úplně nekonečno .
(src)="6"> - 3x на квадрат се приближава към безкрайност , но го изваждаме
(src)="7"> -
(trg)="7"> 3 krát x na druhou se blíží nekonečnu , ale my ho odečítáme .
(src)="8"> Ако извадим безкрайност от някакво не- безкрайно число , ще получите отрицателна безкрайност
(trg)="8"> Pokud odečítáme nekonečno od nějakého konečného čísla , výsledek je −nekonečno .
(src)="9"> Значи , ако просто пресмятахме за ´безкрайност ' , за числител ще ни се получи положителна безкрайност , а за знаменател - отрицателна безкрайност
(trg)="9"> Pokud vypočítáme funkci v nekonečnu , čitatel bude nekonečno .
(trg)="10"> Jmenovatel bude −nekonečno .
(src)="10"> Ще го запиша ето така
(src)="11"> Отрицателна безкрайност
(trg)="11"> Zapíši to takto .
(src)="12"> И това е една от неопределените форми , върху които може да се приложи правилото на Лопитал
(trg)="12"> To je jeden z nedefinovaných výrazů , na který můžeme použít l' Hospitalovo pravidlo .
(src)="13"> Сигурно си казвате , ´но Сал , защо изобщо трябва да използваме правилото на Лопитал ?
(trg)="13"> Pravděpodobně říkáte , proč používám l' Hospitalovo pravidlo .
(src)="14"> Мога да реша задачата и без правилото на Лопитал ! '
(trg)="14"> Vím , jak to vypočítat bez použití tohoto pravidla .
(src)="15"> И вероятно наистина можете , поне би трябвало
(trg)="15"> A vy pravděpodobně také , alespoň měli byste .