PhET/C3/Curve-Fitting/Hindi
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| 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। |
| 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। |
