ਗਲਤੀ ਦੀ ਕਿਸਮ:, ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਬੇਤਰਤੀਬ, ਅਸਲੀ, ਲਗਭਗ

ਇੱਕ ਸਹੀ ਵਿਗਿਆਨ ਹੋਣ, ਗਣਿਤ ਦਾ ਇੱਕ ਖਾਸ ਮਿਸਾਲ ਦੇ ਿਜਹਨ ਦਾ ਵਿਚਾਰ ਬਗੈਰ ਆਮ ਕਰਨ ਲਈ ਹਾਲਾਤ ਨੂੰ ਲੈ ਕੇ ਬਰਦਾਸ਼ਤ ਨਹੀ ਹੈ. ਖਾਸ ਕਰਕੇ, ਇਸ ਨੂੰ ਗਣਿਤ, ਭੌਤਿਕ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕਰਨ ਲਈ ਅਸੰਭਵ ਹੈ, ਸਹੀ ਮਾਪ ਦਾ ਸ਼ਾਬਦਿਕ ਹੈ "ਅੱਖ ਕੇ" ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਉਸੇ ਵੇਲੇ ਗਲਤੀ ਪੇਸ਼ 'ਤੇ ਖਾਤੇ ਵਿੱਚ ਲੈ ਕੇ.

ਇਸ ਬਾਰੇ ਕੀ ਹੈ?

ਗਲਤੀ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਿਗਿਆਨੀ, ਪਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਅੱਜ ਸਾਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਿਹਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਕੋਈ ਵੀ ਇੱਕ ਦਸ਼ਮਲਵ ਜਗ੍ਹਾ ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇ ਬਿਨਾ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ, ਨਾ ਕਰਦੀ ਹੈ. ਇਹ ਸੱਚ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ, ਹੋਰ ਗ੍ਰਹਿ 'ਤੇ ਹਰ ਅਸੰਭਵ ਹੈ, ਗੋਲ ਬਿਨਾ, ਅਤੇ ਸਿਰਫ਼ ਉਸ ਖਾਤੇ ਨੂੰ ਕਰ, ਨੂੂੰਦੋ ਅਤੇ ਦਸ ਨੂੂੰਦੋ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘੇ ਜਾ ਰਿਹਾ. ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਜਾਣਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਨੰਬਰ ਖੂੰਹਦ ਅਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਪ ਬਗੈਰ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨੂੰ ਦੇ ਕੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ - ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਟੁਕੜੇ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣ ਲਈ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਹੈ.

ਲਗਭਗ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਨੂੰ ਅਸਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇਸ ਨੂੰ ਮੁੱਖ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਦਾ ਇੱਕ ਹੈ, ਡਾਟਾ ਦੇ ਸਹੀ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਨ ਲਈ, ਜਿਸ ਨਾਲ, ਬਹੁਤ ਹੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ. ਗਲਤੀ ਦੀ ਕਿਸਮ ਨੂੰ ਨੇੜੇ ਅਸਲੀਅਤ ਨੂੰ ਅੰਕੜੇ ਹਨ. ਗਿਣਾਤਮਕ ਸਮੀਕਰਨ ਮਾਪ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਲਈ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ - ਇਹ ਹੈ ਜੋ ਪਤਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵਫ਼ਾਦਾਰ ਨਤੀਜੇ ਦੇ ਆਇਆ ਹੈ. ਉਪਰੋਕਤ, ਜੇ ਗਲਤੀ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਛੋਟੇ ਸੀ.

ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਨਿਯਮ

ਗਲਤੀ ਦਾ ਇਸ ਵੇਲੇ ਮੌਜੂਦਾ ਥਿਊਰੀ ਵਿੱਚ ਫੋਰਸ ਵਿਚ ਪਾਇਆ ਕਾਨੂੰਨ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਇੱਕ ਦੀ ਸਥਿਤੀ 'ਚ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਇਸ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵੱਧ ਉਪਲਬਧ ਹੈ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅੱਧੇ ਤਜ਼ਰਬੇ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕੋਰਚਾਕ ਲਈ ਹੈ. ਜਿੱਥੇ ਕੇਸ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਤਿੰਨ ਵਾਰ ਵਾਧਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ 'ਚ, ਪ੍ਰਯੋਗ ਵੱਧ 9 ਵਾਰ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ. ਨਾ-ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਗਲਤੀ.

Metrology ਮਾਪ ਗਲਤੀ ਸਮਝਦਾ ਹੈ, ਸਭ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਦੀ ਮਦਦ ਟਰੇਸੇਬਿਲਟੀ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਇੱਕ ਹੈ. ਖਾਤੇ ਵਿੱਚ ਲਿਆ ਜਾ ਕਰਨ ਦੀ ਹੈ: ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਕਾਰਕ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਲੜੀ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ. ਇਹ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵਰਗੀਕਰਨ ਸਿਸਟਮ ਵਿਵਸਥਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇਸ ਨੂੰ ਇਸ ਸ਼ਰਤ 'ਨਾਲ ਸਿਰਫ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਕਰਨ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕੀਤੀ. ਅਸਲੀ ਹਾਲਾਤ ਦੇ ਤਹਿਤ, ਨਤੀਜੇ ਜ਼ੋਰਦਾਰ ਨਿਰਭਰ ਨਾ ਸਿਰਫ ਕਾਰਜ ਦੇ ਕਰਵਾਉਣ ਤੇ ਗਲਤੀ 'ਤੇ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਵੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਗੁਣ' ਤੇ ਹਨ.

ਗਰੇਡਿੰਗ ਸਿਸਟਮ

ਆਧੁਨਿਕ ਵਿਦਵਾਨ ਦੁਆਰਾ ਨਿਕਲੀਆ ਗਲਤੀ ਦੀ ਕਿਸਮ:

• ਅਸਲੀ;
• ਰਿਸ਼ਤੇਦਾਰ;
• ਘਟਾ.

ਕੀ ਗਣਨਾ ਦੇ inaccuracy, ਪ੍ਰਯੋਗ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹਨ ਤੇ ਅਧਾਰਿਤ ਹੈ, ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹੋਰ ਗਰੁੱਪ ਵਿੱਚ ਇਸ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵੰਡ ਸਕਦਾ ਹੈ,. ਇਸ ਵਿਚ ਕਿਹਾ ਗਿਆ ਹੈ ਉੱਥੇ ਸਨ, ਜੋ ਕਿ:

• ਤਰਤੀਬਵਾਰ ਗਲਤੀ;
• ਹਾਦਸੇ.

ਪਹਿਲੇ ਮੁੱਲ ਲਗਾਤਾਰ ਮਾਪ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਗੁਣਾ ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨੂੰ ਖਾਲੀ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਜੇ ਹੇਠ ਛਲ ਦੇ ਹਰੇਕ ਲਈ ਹਾਲਾਤ ਤਬਦੀਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ.

ਪਰ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਗਲਤੀ, ਬਦਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਟੈਸਟ ਜਾਪ ਜੇ ਅਜਿਹਾ ਹੀ ਇੱਕ ਅਧਿਐਨ ਉਸੇ ਸੰਦ ਵਰਤ ਬਾਹਰ ਹੀ ਹੈ ਅਤੇ ਪਹਿਲੀ ਦੀ ਮਿਆਦ ਲਈ ਇੱਕੋ ਹਾਲਾਤ ਵਿੱਚ.

ਤਰਤੀਬਵਾਰ, ਬੇਤਰਤੀਬ ਗਲਤੀ ਇੱਕੋ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਟੈਸਟ ਵਿੱਚ ਹਨ. ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦਾ ਮੁੱਲ, ਪੇਸ਼ਗੀ ਵਿੱਚ ਜਾਣਿਆ ਨਾ, ਕਿਉਕਿ ਇਸ ਨੂੰ ਅਣਹੋਣੀ ਕਾਰਕ provokes ਹੈ. ਅਯੋਗਤਾ ਵੱਖ ਕਰਨ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ ਐਲਗੋਰਿਥਮ ਇਸ ਮਾਤਰਾ ਵਿਕਸਿਤ ਨੂੰ ਘੱਟ. ਉਹ ਡਾਟਾ ਪੜਤਾਲ ਦੌਰਾਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਦੇ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਵਰਤੇ ਗਏ ਹਨ.

ਸਿਸਟੇਮੈਟਿਕ ਬੇਤਰਤੀਬ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਰੋਤ ਦੇ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕੀਤੀ, ਇਸ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਗਿਆ. ਇਹ ਪੇਸ਼ਗੀ ਵਿੱਚ ਖੋਜਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਦੇ ਕਾਰਨ ਦੇ ਨਾਲ ਰਜਿਸਟਰਡ ਰਿਸ਼ਤਾ 'ਤੇ ਵਿਗਿਆਨੀ ਦੁਆਰਾ ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ.

ਅਤੇ ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹੋਰ ਨੂੰ ਸਮਝਣ?

ਸੰਕਲਪ ਦੀ ਪੂਰੀ ਸਮਝ ਹੈ, ਕਰਨ ਲਈ, ਇਸ ਨੂੰ ਗਲਤੀ ਦੇ ਨਾਲ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਕਿਸਮ ਨੂੰ ਪਤਾ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਵੀ ਕਿ ਕੀ ਇਸ ਵਰਤਾਰੇ ਦਾ ਭਾਗ ਹਨ. ਗਣਿਤ ਅੱਡ ਭਾਗ ਹੇਠ:

• ਵਿਧੀ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ;
• ਸੰਦ ਕਾਰਨ;
• ਆਧਾਰਿਤ.

ਕੈਲਕੂਲੇਸ਼ਨ ਗਲਤੀ ਬਣਾਉਣਾ, ਆਪਰੇਟਰ ਠੋਸ, ਇਸ ਦੇ ਖਾਸ, ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਗੁਣਾ ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਕਿ ਉਹ ਗਲਤੀ ਦੀ ਇੱਕ ਅੰਤਰਮੁਖੀ ਭਾਗ, ਜੋ ਕਿ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਹਨ. ਫਰੇਮ ਸੰਕੇਤ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਦੇ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਗਲਤੀ ਵਿੱਚ - ਸ਼ਾਇਦ ਇਸ ਦਾ ਕਾਰਨ ਦਾ ਤਜਰਬਾ ਦੀ ਕਮੀ, ਕਈ ਵਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ.

ਆਸਮਾਨ ਗਲਤੀ ਹਿਸਾਬ ਖਾਤੇ ਵਿੱਚ ਦੋ ਹੋਰ ਅੰਕ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸਹਾਇਕ ਅਤੇ ਢੰਗ ਹੈ.

ਖਾਸ ਹਿੱਸੇ

ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ - ਸੰਕਲਪ, ਨਾ ਭੌਤਿਕ ਨਾ ਹੀ ਗਣਿਤ, ਨਾ ਹੀ ਹੋਰ ਕੁਦਰਤੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸਹੀ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਇੱਕ ਨੰਬਰ, ਉਹ 'ਤੇ ਅਧਾਰਿਤ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਬਿਨਾ.

ਇਹ ਯਾਦ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਾਰੇ ਢੰਗ ਮਨੁੱਖਜਾਤੀ ਨੂੰ ਜਾਣਿਆ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਪ੍ਰਯੋਗ ਡਾਟਾ ਗ਼ਲਤ ਹਨ. ਇਹ ਹੀ ਹੈ ਜੋ ਤਰਤੀਬਵਾਰ ਗਲਤੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਬਚਣ ਲਈ ਬਿਲਕੁਲ ਅਸੰਭਵ ਹੈ ਭੜਕਾਇਆ ਹੈ. ਇਸ ਵਿਚ ਇਹ ਵੀ ਗਣਨਾ ਨੂੰ ਅਪਣਾਇਆ ਹੈ ਅਤੇ ਗਣਨਾ ਫਾਰਮੂਲੇ ਕਰਵਾਉਣ ਸ਼ੱਕ ਦੇ ਸਿਸਟਮ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ. ਇਹ ਸੱਚ ਹੈ ਕਿ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਦੁਆਲੇ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ.

ਗ਼ਲਤੀ, ਭਾਵ ਗਲਤੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਦੇ ਕਾਰਨ ਕਰਵਾਈ - .. ਤਜਰਬੇ ਦੇ ਕੋਰਸ ਵਿੱਚ ਆਪਰੇਟਰ, ਦੇ ਨਾਲ ਨਾਲ ਅਸਫਲਤਾ, ਜੰਤਰ ਦੇ ਗਲਤ ਕਾਰਵਾਈ ਜ ਇੱਕ ਬੁਰਾ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਮੌਜੂਦਗੀ ਦੀ ਗ਼ਲਤ.

ਮੋਟੇ ਗਲਤੀ ਮੁੱਲ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਖਾਸ ਵਿਧੀ ਦੇ ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਗਲਤ ਮੁੱਲ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਕੇ ਸੰਭਵ ਖੋਜਣ ਲਈ.

ਕੀ ਅੱਜ ਬੋਲਣ ਦੀ ਗਣਿਤ, ਭੌਤਿਕ? ਗਲਤੀ ਰੋਕਥਾਮ ਉਪਾਅ ਦੇ ਕੇ ਟਾਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਕਈ ਤਰਕਸ਼ੀਲ ਇਸ ਨੂੰ ਸੰਕਲਪ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਤਰੀਕੇ ਦੀ ਕਾਢ. ਇਹ ਕਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਜ ਇਕ ਹੋਰ ਕਾਰਨ ਖਰਾਬ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਮੋਹਰੀ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣ.

ਵਰਗ ਅਤੇ ਵਰਗੀਕਰਨ

ਗਲਤੀ ਹਨ:

• ਅਸਲੀ;
• ਢੰਗ;
• ਬੇਤਰਤੀਬੇ;
• ਰਿਸ਼ਤੇਦਾਰ;
• ਪੇਸ਼;
• ਸੰਦ ਹੈ;
• ਬਲਕ;
• ਵਾਧੂ;
• ਯੋਜਨਾਬੱਧ;
• ਨਿੱਜੀ;
• ਸਥਿਰ;
• ਡਾਇਨਾਮਿਕ.

ਫਾਰਮੂਲਾ ਗਲਤੀ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਪੀਸੀਜ਼ ਲਈ ਵੱਖਰੀ ਹੈ, ਕਿਉਕਿ ਵਿਚ ਹਰ ਕੇਸ ਖਾਤੇ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਗਲਤੀ ਕਾਰਨ ਦੇ ਗਠਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਾਰਕ ਦੇ ਇੱਕ ਨੰਬਰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ.

ਜੇ ਸਾਨੂੰ ਅਜਿਹੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਗਣਿਤ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਸਿਰਫ ਰਿਸ਼ਤੇਦਾਰ ਅਤੇ ਅਸਲੀ ਗਲਤੀ ਛਡਦਾ. ਪਰ ਜਦ ਗੱਲਬਾਤ ਦਾ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਅੰਤਰਾਲ ਬਦਲਦਾ ਹੈ, ਸਾਨੂੰ ਗਤੀਸ਼ੀਲ, ਸਥਿਰ ਭਾਗ ਦੀ ਗੱਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ.

ਫਾਰਮੂਲਾ ਗਲਤੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਖਾਤੇ ਵਿੱਚ ਬਾਹਰੀ ਹਾਲਾਤ ਨਾਲ ਟੀਚੇ ਦੀ ਗੱਲਬਾਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਵਾਧੂ ਰਜਿਸਟਰੇਸ਼ਨ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹਨ, ਬੁਨਿਆਦੀ ਅੰਕੜੇ. ਇੱਕ ਖਾਸ ਤਜਰਬੇ ਲਈ ਇੰਪੁੱਟ ਡਾਟਾ ਦੀ ਨਿਰਭਰਤਾ multiplicative ਗਲਤੀ ਜ additive ਦੇ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਵੇਗਾ.

ਅਸਲੀ

ਇਹ ਮਿਆਦ ਆਮ ਸਮਝ ਡਾਟਾ, ਦਾ ਹਿਸਾਬ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਤਜਰਬੇ ਠੀਕ ਦੌਰਾਨ ਲਿਆ ਦਰ ਦੇ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਦੀ ਰਿਹਾਈ. ਇਹ ਹੇਠ ਲਿਖੇ ਫਾਰਮੂਲੇ ਕੇ ਦੀ ਕਾਢ ਸੀ:

ਇੱਕ Qn = Qn - ਇੱਕ Q0

ਇੱਕ Qn - ਲੋੜੀਦਾ ਡਾਟਾ, Qn - ਤਜਰਬੇ ਵਿੱਚ ਦੀ ਪਛਾਣ ਹੈ, ਅਤੇ ਜ਼ੀਰੋ - ਇਹ ਬੁਨਿਆਦੀ ਅੰਕੜੇ ਹਨ ਜੋ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ.

ਉਪਰੋਕਤ

ਇਹ ਮਿਆਦ, ਜੋ ਕਿ ਅਸਲੀ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਆਦਰਸ਼ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਅਨੁਪਾਤ ਜ਼ਾਹਰ ਇੱਕ ਮੁੱਲ ਦਾ ਮਤਲਬ ਨੂੰ ਲਿਆ ਗਿਆ ਹੈ.

ਗਲਤੀ ਦੇ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਹਿਸਾਬ ਵਿੱਚ ਨਾ ਸਿਰਫ ਯੰਤਰ ਨਾਲ ਸਬੰਧਿਤ shortcomings ਤਜਰਬੇ ਵਿਚ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਵਿਧੀ ਨੂੰ ਹਿੱਸੇ, ਦੇ ਨਾਲ ਨਾਲ ਗਿਣਤੀ ਦੇ ਲਗਭਗ ਗਲਤੀ. ਬਾਅਦ ਮੁੱਲ ਕਮੀ ਕੇ ਭੜਕਾਇਆ ਗ੍ਰੈਜੂਏਸ਼ਨ ਮੀਟਰ 'ਤੇ ਮੌਜੂਦ ਸਕੇਲ.

ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਇਸ ਵਿਚਾਰ ਅਤੇ ਸਹਾਇਕ ਗਲਤੀ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ. ਇਹ ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ ਜਦ ਸਾਧਨ ਗਲਤ ਨਿਰਮਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਗਲਤ, ਗਲਤ ਹੈ, ਦੁਆਰਾ ਜਾਰੀ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਨਾਪ ਨਾ ਸਹੀ ਕਾਫ਼ੀ ਹਨ. ਪਰ, ਹੁਣ ਸਾਡੇ ਸਮਾਜ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਤਰੱਕੀ ਦੇ ਇੱਕ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਹੈ, ਜਦ ਸਾਧਨ ਦੀ ਰਚਨਾ ਸਹਾਇਕ ਗਲਤੀ ਹੈ, ਪਰ ਸੰਭਵ ਹੈ, ਨਾ ਹੈ. ਸਕੂਲ ਅਤੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਪ੍ਰਯੋਗ ਛੱਡੇ ਨਮੂਨੇ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਇੱਥੇ ਕੀ ਗੱਲ ਕਰਨ. ਇਸ ਲਈ, ਨੂੰ ਕੰਟਰੋਲ ਕਰਨ ਲਈ, ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਦੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਆਸ ਹੈ, ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਸਹਾਇਕ ਗਲਤੀ ਗ਼ਲਤ ਹੈ.

ਲੇਖ

ਦੋ ਕਾਰਨ ਇੱਕ, ਜ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸ਼ੁਰੂ ਦੀ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀ:

• ਅਪਲਾਈਡ ਖੋਜ ਗਣਿਤ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਾਫੀ ਸਹੀ ਨਹੀ ਸੀ;
• ਚੁਣਿਆ ਗਲਤ ਮਾਪ ਢੰਗ.

ਅੰਤਰਮੁਖੀ

ਮਿਆਦ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਗਣਨਾ ਦੌਰਾਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਜ ਪ੍ਰਯੋਗ ਮਨੁੱਖੀ ਕਾਰਵਾਈ ਪੈਦਾ ਯੋਗਤਾ ਦੀ ਘਾਟ ਕਾਰਨ ਗਲਤੀ ਸਨ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ.

ਸਾਨੂੰ ਕਹਿ ਨਹੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਉਥੇ ਸਿਰਫ ਸਿਰਫ ਜਦ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਨੂੰ ਅਨਪੜ੍ਹ ਜ ਬੁੱਧਹੀਣ ਲੋਕ ਹਿੱਸਾ ਲਿਆ ਲਿਆ ਗਿਆ ਹੈ. ਖਾਸ ਕਰਕੇ, ਗਲਤੀ ਨਾਮੁਕੰਮਲਤਾ ਮਨੁੱਖੀ ਦਿੱਖ ਸਿਸਟਮ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ. ਸਿੱਟੇ, ਕਾਰਨ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਜਰਬੇ ਨੂੰ ਯੂਜ਼ਰ' ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਨਹੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਫਿਰ ਵੀ ਉਹ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖੀ ਕਾਰਕ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ.

Statics ਹੈ ਅਤੇ ਗਲਤੀ ਦੀ ਥਿਊਰੀ ਦਾ ਗਣਿਤ

ਕੁਝ ਗਲਤੀ ਹਮੇਸ਼ਾ ਇੰਪੁੱਟ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਮੁੱਲ ਗੱਲਬਾਤ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੈ. ਖਾਸ ਕਰਕੇ, ਕਾਰਜ ਨੂੰ ਇਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਅੰਤਰਾਲ ਵਿੱਚ ਰਿਸ਼ਤਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ. ਇਸ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਨ ਲਈ:

• ਇਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਲਗਾਤਾਰ ਵਾਰ ਅੰਤਰਾਲ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਖਾਸ ਮੁੱਲ ਦਾ ਹਿਸਾਬ ਵਿਚ ਪੇਸ਼ ਗਲਤੀ. ਇਹ ਸਥਿਰ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ.
• ਪੈਰਾ ਉਪਰ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਰੁਕ ਡਾਟਾ ਕਿਸਮ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਦੇ ਕੇ ਖੋਜਿਆ ਦਿੱਖ ਫਰਕ ਨਾਲ ਡਾਇਨਾਮਿਕ conjugate.

ਕੀ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਸੈਕੰਡਰੀ ਹੈ?

ਇਹ ਸੱਚ ਹੈ ਕਿ ਗਲਤੀ ਦਾ ਫਰਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਪੈਰਾਮੀਟਰ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਖਾਸ ਕੰਮ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਕੇ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਪਰ, ਨਾਨ-ਯੂਨੀਫਾਰਮ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਖੋਜਕਾਰ ਡਾਟਾ ਦੇ ਦੋ ਵਰਗ ਵਿੱਚ ਗਰੁੱਪ ਨੂੰ ਵੰਡਿਆ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ:

• ਅੰਕੀ ਪ੍ਰਗਟਾਓ ਦੇ ਮਿਆਰ, ਸਭ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਅੰਕ ਦੇ ਨਾਲ ਆਮ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਹਾਲਾਤ ਵਿੱਚ ਹਿਸਾਬ. ਉਹ ਬੁਨਿਆਦੀ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ.
• atypical ਕਾਰਕ, ਅਣਉਚਿਤ ਆਮ ਮੁੱਲ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹੇਠ ਵਧੀਕ ਬਣਾਈ. ਉਸੇ ਹੀ ਚਿਹਰੇ ਦੇ ਫੀਚਰ, ਜਿੱਥੇ ਕੇਸ ਦਾ ਮੁੱਖ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਆਮ ਦੀ ਸੀਮਾ ਪਰੇ ਹੈ ਵਿਚ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ.

ਅਤੇ ਕੀ-ਦੁਆਲੇ ਦੇ 'ਤੇ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ?

ਸਾਨੂੰ ਇੱਕ ਵਾਰ ਸ਼ਬਦ "ਆਮ" ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਵੱਧ ਹੀ ਹੋਰ ਹੈ, ਪਰ ਸਪਸ਼ਟੀਕਰਨ ਨਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਕਿ ਵਿਗਿਆਨ ਆਮ ਕਹਿੰਦੇ ਦੇ ਨਾਲ ਨਾਲ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਅੱਡ ਅਤੇ ਹੋਰ ਹਾਲਾਤ ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਕੀਤਾ ਹਾਲਾਤ ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦਾ ਲਈ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ.

ਇਸ ਲਈ, ਆਮ - ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਸਭ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਵਰਕਫਲੋ ਮੁੱਲ ਸੀਮਾ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਮ ਮੁੱਲ ਲਈ ਪਛਾਣ ਕੀਤੀ ਵਿੱਚ ਹਨ.

ਪਰ ਵਰਕਰ - ਇੱਕ ਮਿਆਦ ਹਾਲਾਤ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮੁੱਲ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ ਵਾਪਰਦੀ ਹੈ ਤੇ ਲਾਗੂ. ਫਿਰ ਆਮ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਗੁੰਜਾਇਸ਼ ਬਹੁਤ ਸੀਮਿਤ ਹੈ, ਪਰ, ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਮੁੱਲ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵਰਕਸਪੇਸ ਲਈ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਡਿੱਗ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ.

ਇੱਕ ਅਸਰ ਦੀ ਦਰ ਮੁੱਲ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਮੁੱਲ ਅੰਤਰਾਲ ਧੁਰਾ ਹੈ ਜਦ ਇੱਕ ਵਾਧੂ ਗਲਤੀ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਕੇ ਸੰਭਵ rationing ਮੰਨਦਾ ਹੈ.

ਕੀ ਇੰਪੁੱਟ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ?

ਕੈਲਕੂਲੇਸ਼ਨ ਗਲਤੀ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ, ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇੰਪੁੱਟ ਮੁੱਲ ਕੀ ਗਲਤੀ ਦੀ ਕਿਸਮ ਦਾ ਇੱਕ ਖਾਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿਚ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਤੇ ਇੱਕ ਅਸਰ ਹੈ ਨੂੰ ਯਾਦ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ. ਇਸ ਦੇ ਨਾਲ ਹੀ ਇਸ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ:

• additive ਦੇ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨਾਲ ਪਤਾ ਚੱਲਦਾ ਰਹੇ ਹਨ, ਮੋਡੀਊਲ ਕੇ ਲਿਆ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮੁੱਲ ਦੇ ਜੋੜ ਦੇ ਤੌਰ ਦਾ ਹਿਸਾਬ. ਇਸ 'ਤੇ ਸੰਕੇਤਕ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਬਹੁਤ ਮਹਾਨ ਮਾਪਿਆ ਮੁੱਲ;
• multiplicative ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਜਦ ਮਾਪਿਆ ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਨੂੰ ਬਦਲ ਜਾਵੇਗਾ.

ਇਹ ਯਾਦ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਅਸਲੀ additive - ਤਜਰਬੇ ਦਾ ਮਕਸਦ - ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਮੁੱਲ ਮਾਪ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਨਾਲ ਕੋਈ ਕੁਨੈਕਸ਼ਨ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਹੈ. ਵਿੱਚ ਮੁੱਲ ਸੂਚਕ ਅੰਕ 'ਸੀਮਾ ਦੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਰੱਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਅਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਯੰਤਰ, ਨਾਲ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਨਹੀ ਹੈ.

additive ਗਲਤੀ ਹੱਦ ਜੋ ਕਿ ਛੋਟੇ ਮਾਤਰਾ ਚੁਣਿਆ ਮਾਪ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਦੀ ਕਾਰਜ ਦੁਆਰਾ ਪੈਦਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਦੱਸਦਾ ਹੈ.

ਪਰ multiplicative ਲਗਾਤਾਰ ਬਦਲ ਜਾਵੇਗਾ, ਪਰ ਅਨੁਪਾਤ ਵਿੱਚ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇਸ ਨੂੰ ਮਾਪਿਆ ਮੁੱਲ ਦੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਹੈ. ਵੱਡੀ ਗਲਤੀ, ਜੰਤਰ ਨੂੰ ਦੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਦਾ ਮੁਆਇਨਾ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਇਸ ਦਾ ਮੁੱਲ ਅਨੁਪਾਤ ਵਿੱਚ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ ਕੇ ਗਣਨਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ. ਇਸ ਗਲਤੀ ਦਾ ਇੱਕ ਪ੍ਰਜਾਤੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇਸ ਤੱਥ ਦੇ ਮਾਪਣ ਟੂਲ 'ਤੇ ਇੰਪੁੱਟ ਮੁੱਲ ਅਤੇ ਇਸ ਦੀ ਸੈਟਿੰਗ ਨੂੰ ਤਬਦੀਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ.

ਕਿਸ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣ ਲਈ?

ਕਈ ਵਾਰ, ਤੁਹਾਨੂੰ, ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਖ਼ਤਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਨੂੰ ਹਰ ਸਪੀਸੀਜ਼ ਲਈ ਸੱਚ ਹੈ, ਨਾ ਹੈ. ਮਿਸਾਲ ਲਈ, ਉਪਰੋਕਤ ਦੇ ਮਾਮਲੇ 'ਚ, ਇਸ ਕੇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਗਲਤੀ ਕਲਾਸ ਜੰਤਰ ਨੂੰ ਪੈਰਾਮੀਟਰ' ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਆਧੁਨਿਕ ਸਾਧਨ ਦੇ ਹੋਰ ਸਹੀ ਇਸ ਲਈ ਤਬਦੀਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਦੇ ਨਾਲ ਹੀ ਇਸ ਨੂੰ ਪੂਰੀ, ਮਾਪ ਵਰਤਿਆ ਕਾਰ ਦੇ ਤਕਨੀਕੀ ਫੀਚਰ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਨੁਕਸਾਨ ਨੂੰ ਖ਼ਤਮ ਕਰਨ ਲਈ ਹੈ, ਕਿਉਕਿ ਹਮੇਸ਼ਾ ਕਾਰਕ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਡਾਟਾ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਘੱਟ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ ਅਸੰਭਵ ਹੈ.

ਕਲਾਸਿਕ ਚਾਰ ਢੰਗ ਨੂੰ ਖਤਮ ਜ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਅੰਤਰ:

• ਕਾਰਨ ਹੈ, ਸਰੋਤ ਤਜਰਬੇ ਕਰਨ ਲਈ ਪੁਰਾਣੇ ਹਟਾਉਣ.
• ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਲਈ ਆਟੇ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀ ਦਾ ਖਾਤਮਾ. ਇਹ ਕਰਨ ਲਈ, ਤਬਦੀਲੀ ਦੀ ਵਿਧੀ ਵਰਤ, ਸਮਮਿਤੀ ਪ੍ਰੇਖਣ ਦਾ ਸਹਾਰਾ, ਇਕ ਦੂਜੇ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨ ਅਤੇ ਵਿਰੋਧੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਲਈ ਮੁਆਵਜ਼ਾ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਨਾਲ ਨਾਲ.
• ਬਣਾਉਣ ਸੰਸ਼ੋਧਨ, ਭਾਵ, ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨ ਦੇ ਢੰਗ ਨੂੰ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਦੇ ਕੋਰਸ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਤੀਜੇ ਦੇ ਕੁਰੈਕਸ਼ਨ.
• ਪਤਾ ਕੀ ਤਰਤੀਬਵਾਰ ਗਲਤੀ ਦੀ ਸੀਮਾ ਹੈ, ਦੇ ਮਾਮਲੇ 'ਚ ਰੱਖ ਰਹੇ ਹਨ, ਜਿੱਥੇ ਅਜਿਹੇ ਸਮਝੌਤਾ-ਰਹਿਤ ਦੇ ਖਾਤਮੇ.

ਵਧੀਆ ਚੋਣ - ਕਾਰਨ, ਪਾਇਲਟ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀ ਦੇ ਸਰੋਤ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨ ਲਈ ਹੈ. ਤੱਥ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਢੰਗ ਹੈ, ਸਭ ਉਚਿਤ ਤੇ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਹਾ ਗਿਆ ਹੈ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਇਸ ਨੂੰ ਕੰਮ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਨਹੀ ਹੈ, ਇਸ ਦੇ ਉਲਟ 'ਤੇ, ਇਸ ਨੂੰ ਵੀ ਆਸਾਨ ਬਣਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ. ਇਹ ਤੱਥ ਹੈ ਕਿ ਆਪਰੇਟਰ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਡਾਟਾ ਦੇ ਕੋਰਸ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀ ਵੱਖ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀ ਹੈ ਕਾਰਨ ਹੈ. ਅਤੇ ਮੁਕੰਮਲ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਿੱਚ ਸੋਧ ਕਰਨ ਲਈ, ਨਿਯਮ ਦੇ ਤਹਿਤ ਇਸ ਨੂੰ ਫਿੱਟ ਹੈ, ਨਾ.

ਪਰ ਜਦ ਇਸ ਨੂੰ ਮਾਪ ਦੇ ਕੋਰਸ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਸਭ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਇੱਕ ਕਰਨ ਲੱਗੀ ਹੈ.

ਕੁਝ ਅਪਵਾਦ ਵਿਕਲਪ

ਸਭ ਆਮ ਵਰਤੇ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨ ਸੰਪਾਦਨ. ਨੂੰ ਵਰਤਣ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਤਾ ਕਰਨ ਦੀ ਪੱਖਪਾਤ ਖਾਸ ਤਜਰਬੇ ਕਰਵਾਉਣ ਤੇ ਹੈ, ਕਿ ਕੀ ਲੋੜ ਹੈ.

ਇਸ ਦੇ ਨਾਲ, substitution ਰੂਪ ਦੀ ਮੰਗ. ਇਸ ਨੂੰ ਕਰਨ ਲਈ ਸਹਾਰਾ, ਮਾਹਿਰ ਆਪਣੇ ਮੁੱਲ ਦੀ ਬਜਾਏ ਦਿਲਚਸਪੀ ਇਸੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਦੇ ਦਿੱਤਾ ਇਸਤੇਮਾਲ ਵਰਤੇ ਗਏ ਹਨ. ਜਦ ਬਿਜਲੀ ਮਾਤਰਾ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਇਹ ਆਮ ਗੱਲ ਹੈ.

ਫ਼ਰਕ -, ਢੰਗ ਹੈ ਦੋ ਵਾਰ ਪ੍ਰਯੋਗ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਦੂਜੇ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਸਰੋਤ ਹੈ ਜਦ ਪਹਿਲੀ ਦੇ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਉਲਟ ਨਤੀਜੇ ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਢੰਗ ਸਰੂਪ ਦੇ ਤਰਕ ਦੇ ਨੇੜੇ, ਇੱਕ ਤਜਰਬੇ ਵਿੱਚ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, "ਮੁਆਵਜ਼ਾ ਦੇ ਲੱਛਣ" ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਜਦ ਮਾਤਰਾ ਵਿਚ ਹੋਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ - ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਹੈ, ਅਤੇ ਖਾਸ ਮੁੱਲ ਦੋ ਮਾਪ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਕੇ ਹਿਸਾਬ ਹੈ.