Sakinashaikh at 07:41, 17 March 2020

2020-03-17T07:41:57Z

Sakinashaikh: Created page with "{|border=1 ||'''Time''' ||'''Narration''' |- ||00:01 || '''Curve Fitting''' पर इस ट्यूटोरियल में आपका स्वागत है। |..."

2019-12-15T04:01:38Z

Created page with "{|border=1 ||'''Time''' ||'''Narration''' |- ||00:01 || '''Curve Fitting''' पर इस ट्यूटोरियल में आपका स्वागत है। |..."

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{|border=1
||'''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 इंटरफैश 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।
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||10:17
||यह वही है जो इस '''quadratic polynomial''' के लिए '''best fit''' ग्राफ जैसा दिखेगा।
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||10:25
||''' त्रिघात बहुपद ''''''
अब, हम '''cubic polynomial''' ग्राफ बनाने के लिए कुछ जानकारी देखेंगे।
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||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।
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||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।
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||11:14
||सभी '''polynomials''' के लिए '''best fit''' ग्राफ पाने के लिए पहले दिखाए गए चरणों का पालन करें।
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||11:20
||इस ट्यूटोरियल में, हमने '''Curve Fitting PhET simulation''' को प्रदर्शित किया है।
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||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'''

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||11:49
||निम्न लिंक पर मौजूद वीडियो स्पोकन ट्यूटोरियल प्रोजेक्ट को सारांशित करता है। कृपया इसे डाउनलोड करें और देखें
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||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।
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||12:12
||कृपया इस फोरम में अपने समयबद्ध प्रश्नों को पोस्ट करें।
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||12:16
||यह प्रोजेक्ट आंशिक रूप से पंडित मदन मोहन मालवीय राष्ट्रीय मिशन पर शिक्षक और शिक्षण द्वारा वित्त पोषित है।
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||12:24
||'स्पोकन ट्यूटोरियल प्रोजेक्ट NMEICT, MHRD, भारत सरकार द्वारा वित्त पोषित है। इस मिशन की अधिक जानकारी इस लिंक पर उपलब्ध है।
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||12:37
||यह स्क्रिप्ट विकास द्वारा अनुवादित है। हमसे जुड़ने के लिए धन्यवाद।
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 ||01:48
-||यह '''Curve Fitting simulation''' का इंटरफैश है।
+||यह '''Curve Fitting simulation''' का इंटरफ़ेस है।
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PhET/C3/Curve-Fitting/Hindi - Revision history

Sakinashaikh at 07:41, 17 March 2020

Sakinashaikh: Created page with "{|border=1 ||'''Time''' ||'''Narration''' |- ||00:01 || '''Curve Fitting''' पर इस ट्यूटोरियल में आपका स्वागत है। |..."