PhET/C3/Curve-Fitting/Hindi

Time	Narration
00:01	Curve Fitting पर इस ट्यूटोरियल में आपका स्वागत है।
00:05	इस ट्यूटोरियल में, हम Curve Fitting PhET simulation प्रदर्शित करेंगे।
00:12	यहाँ मैं उपयोग कर रही हूँ Ubuntu Linux OS वर्जन 16.04
00:21	Java वर्जन 1.8.0
00:25	Firefox Web Browser वर्जन 60.0.2
00:31	शिक्षार्थी को हाई स्कूल गणित के विषयों से परिचित होना चाहिए।
00:37	इस सिमुलेशन का उपयोग करके हम सीखेंगेः लाइन्स,
00:43	द्विघात बहुपद
00:46	त्रिघातीय बहुपद
00:49	चतुर्थक बहुपद
00:52	Reduced chi squared statistic और correlation coefficient r squared
00:59	शुरू करते हैं।
01:01	सिमुलेशन डाउनलोड करने के लिए दिए गए लिंक का उपयोग करें।
01:06	मैंने पहले ही अपने Downloads फोल्डर में Curve Fitting simulation डाउनलोड कर दिया है।
01:13	jar file फाइल खोलने के लिए, टर्मिनल खोलें।
01:17	टर्मिनल प्रॉम्प्ट पर, cd Downloads टाइप करें और एंटर दबाएँ।
01:27	टाइप करें java space hyphen jar space curve hyphen fitting underscore en dot jar और एंटर दबाएँ।
01:42	फाइल ब्राउजर में html फोर्मेट में खुलती है।
01:48	यह Curve Fitting simulation का इंटरफ़ेस है।
01:53	प्रथम चतुर्थांश में Help button, Functions बॉक्स और Data Points पर ध्यान दें।
02:02	Functions बॉक्स में, Linear और Best Fit रेडियो बटन डिफ़ॉल्ट चयन हैं।
02:11	Help बटन पर क्लिक करें।
02:15	प्रथम चतुर्थांश में draggable error bars दिखाई देता है।
02:21	डेटा प्वाईट्स को बाहर निकाला जा सकता है या बकेट में रखा जा सकता है।
02:28	चौथे चतुर्थांश में, Best Fit equation a और b के लिए display बॉक्स के साथ दिखाई देता है।
02:37	समीकरण y equals a plus bx है। डिस्प्ले बॉक्स के नीचे correlation coefficient r squared है।
02:49	2nd and 3rd चतुर्थांश में reduced chi squared statistic के लिए एक पैमाना है।
02:56	chi squared statistic का फॉर्मूला Help बॉक्स में दिया गया है।
03:02	फॉर्मूला के नीचे, हम fit के लिए कंडिशन देखते हैं।
03:08	समीकरण के साथ डेटा के अच्छे या बहुत अच्छे फिट को 1 या उससे नीचे के chi squared statistic के साथ देखा जाता है।
03:19	इन बॉक्स को छिपाने के लिए Hide Help पर क्लिक करें।
03:24	तीन डेटा प्वॉईंट्स को बकेट से खींचें। उन्हें -10 comma -4, -4 comma 4 और 5 comma 10 पर रखें।
03:40	उन पर माउस रखने से उनके co-ordinates दिखेंगे।
03:45	ध्यान दें कि खींची गई सबसे अच्छी फिट रेखा के लिए समीकरण y equals 6.07 plus 0.912 x है।
03:57	best fit line के लिए correlation coefficient r squared 0.9616 है।
04:06	r squared की वैल्यू 1 है, x से y में better, variance का पूर्वकथन है।
04:14	ध्यान दें कि reduced chi squared statistic 6.74 है। बार लाल है।
04:24	Help पर क्लिक करें और ध्यान दें कि इसका अर्थ है कि फिट खराब है। फिर से Hide Help पर क्लिक करें।
04:35	हम एक और डेटा पॉइंट खींचें और इसे y axis पर 0 comma 11 पर रखें।
04:44	ध्यान दें कि best fit line y equals 7.51 plus 1.004 x होती है।
04:55	best fit line का स्लोप 0.912 से बढ़कर 1.004 हो गया है।
05:03	y intercept भी 6.07 से बढ़कर 7.51 हो गया है।
05:10	डेटा प्वाईंट 0 comma 11 अन्य प्वाईंट्स की तुलना में best fit line से दूर है।
05:18	ध्यान दें कि r squared की वैल्यू 0.9616 से घटकर 0.8529 हो जाती है।
05:28	इस समीकरण के साथ x से y में वैरिएबल की पूर्व-सूचना कम विश्वसनीय हो गई है।
05:35	ध्यान दें कि reduced chi squared statistic कैसे 6.74 से बढ़कर 18.66 हो गया है।
05:45	डेटा प्वाईंट को 0 comma 11 से 0 comma 6 तक खींचें।
05:53	ध्यान दें कि समीकरण y equals 6.05 plus 0.911 x कैसे हो जाता है।
06:03	r squared की वैल्यू 0.9635 तक बढ़ जाती है, reduced chi squared statistic 3.37 तक कम हो जाती है।
06:15	डेटा प्वाईंट को -4 comma 4 से -4 comma 3.5 तक खींचें।
06:24	r squared की वैल्यू बढ़कर 0.9772 हो जाती है।
06:30	reduced chi squared statistic 2.12 तक कम हो जाता है। बार अब हरा हो गया।
06:39	Help पर क्लिक करें; ग्रीन जोन अच्छा फिट दिखाता है।
06:45	Hide Help पर क्लिक करें।
06:48	एक सही best fit line सभी आंकड़ों की व्याख्या करता है और x वैल्यू से y वैल्यू की एक अच्छा पूर्वानुमान दर्शता है।
06:58	Adjustable Fit रेडियो बटन पर क्लिक करें। 0 के करीब वैल्यू के लिए स्लाइडर्स a और b खींचें।
07:08	ध्यान दें कि यह पहले से खींची गई रेखा को कैसे मिटाता है।
07:13	x axis के समानांतर एक रेखा देखी जाती है।
07:18	स्लाइडर a और b वैल्यू को बॉक्स में प्रदर्शित किया जाएगा।
07:24	डेटा प्वाईंट अभी भी वहीं हैं जहां हमने उन्हें रखा है। लेकिन reduced chi square statistic बहुत अधिक और लाल क्षेत्र में है।
07:35	r squared की वैल्यू 0 है, जिसका अर्थ है खराब संबंध।
07:41	Best Fit रेडियो बटन पर फिर से क्लिक करें।
07:45	a और b (5.94 और 0.918) की वैल्यू को नोट करें।
07:53	फिर, Adjustable Fit रेडियो बटन पर क्लिक करें। अब स्लाइडर a और b को एक छोर से दूसरे छोर तक खींचें।
08:04	इन परिवर्तनों के प्रभाव को रेखा पर देखें। स्लाइडर a को 6 और b को 0.97 तक खींचें।
08:16	लाइन best fit line की तरह दिखती है जो हमने पहले देखी थी। r squared और reduced chi squared statistic पर ध्यान दें।
08:28	Show deviations चैक करें और Best Fit पर क्लिक करें।
08:35	best fit line में डेटा बिंदु से लंबवत लाइन, लाइन से विचलन दिखाती हैं।
08:43	बकेट में डेटा प्वाईंट को -4 comma 3.5 और 0 comma 6 पर खींचें। ध्यान दें कि लाइन अब दो बिंदुओं से कैसे गुजरती है।
08:59	R squared 1 तक पहुँचता है और reduced chi squared statistic 0 हो जाता है।
09:06	फिट बहुत अच्छा हो गया है क्योंकि लाइन दो प्वाईंट से परिभाषित होती है।
09:13	तीसरे प्वाईंट के बिना, लाइन के कुछ भी होने का सवाल ही नहीं है, लेकिन best fit line है।
09:20	अब, हम आपको quadratic polynomial ग्राफ बनाने के लिए कुछ जानकारी देखेंगे।
09:27	Quadratic polynomials y equals a plus bx plus c x squared के फोर्म हैं।
09:36	बहुपद की डिग्री 2 है, इसलिए, इसे द्विघात कहा जाता है।
09:44	फंक्शन में अधिकतम 2 रूट्स हो सकती हैं।
09:48	डेटा प्वाईंट को निम्नलिखित co-ordinates पर खींचें और रखें। -9 comma 10, -7 comma 2, 2.5 comma -2.5 और 5 comma 10
10:03	r squared और reduced chi squared statistic वैल्यूज को नोट करें।
10:09	इसके अलावा, Adjustable Fit पर क्लिक करें और फिट पर a, b, c के प्रभाव देखें।
10:17	यह वही है जो इस quadratic polynomial के लिए best fit ग्राफ जैसा दिखेगा।
10:25	त्रिघात बहुपद ' अब, हम cubic polynomial ग्राफ बनाने के लिए कुछ जानकारी देखेंगे।
10:33	r squared और reduced chi squared statistic वैल्यूज को नोट करें।
10:39	यह वही है जो इस cubic polynomial के लिए best fit ग्राफ जैसा दिखेगा।
10:46	द्विघात बहुपद अब, हम quartic polynomial ग्राफ बनाने के लिए कुछ जानकारी देखेंगे।
10:55	r squared और reduced chi squared statistic वैल्यूज को नोट करें।
11:01	यह वही है जो इस quartic polynomial के लिए best fit ग्राफ जैसा दिखेगा।
11:08	नियतकार्य के रूप में, डेटा प्वाईंट और उनकी संख्या बदलें।
11:14	सभी polynomials के लिए best fit ग्राफ पाने के लिए पहले दिखाए गए चरणों का पालन करें।
11:20	इस ट्यूटोरियल में, हमने Curve Fitting PhET simulation को प्रदर्शित किया है।
11:27	इस सिमुलेशन का उपयोग करते हुए, हमने निम्न सीखा: लाइन द्विघात बहुपद त्रिघाती बहुपद चतुर्थक बहुपद Reduced chi square statistic χr2 और correlation coefficient r2
11:49	निम्न लिंक पर मौजूद वीडियो स्पोकन ट्यूटोरियल प्रोजेक्ट को सारांशित करता है। कृपया इसे डाउनलोड करें और देखें
11:58	स्पोकन ट्यूटोरियल प्रोजेक्ट टीम स्पोकन ट्यूटोरियल्स का उपयोग करके वर्कशॉप आयोजित करती है और ऑनलाइन टेस्ट पास करने पर प्रमाणपत्र भी देती है। अधिक जानकारी के लिए हमें लिखे।
12:12	कृपया इस फोरम में अपने समयबद्ध प्रश्नों को पोस्ट करें।
12:16	यह प्रोजेक्ट आंशिक रूप से पंडित मदन मोहन मालवीय राष्ट्रीय मिशन पर शिक्षक और शिक्षण द्वारा वित्त पोषित है।
12:24	'स्पोकन ट्यूटोरियल प्रोजेक्ट NMEICT, MHRD, भारत सरकार द्वारा वित्त पोषित है। इस मिशन की अधिक जानकारी इस लिंक पर उपलब्ध है।
12:37	यह स्क्रिप्ट विकास द्वारा अनुवादित है। हमसे जुड़ने के लिए धन्यवाद।

Contributors and Content Editors

Sakinashaikh