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sei f(0)=a und f(1)=b und o. B. d. A. a ≤ b. Jede jede stetige Fkt. auf einem abg, Int. besitzt ein Maximum M und ein Minimum m. Da f nicht konstant ist ( sonst gäbe es diesen konstanten Funktioswert mehr als 2 mal) gilt m < M. Und jeder dieser Werte kommt genau 2 mal als Funktionswert vor, etwa an den Stellen r < s < t < u sei also bei r ein Min. Doppelgänger: Kein Kanzler-Double: Das macht mich ein bisschen stolz - Panorama - Stuttgarter Zeitung. (Den anderen Fall führt man analog zum Widerspruch. ) dann ist f(r) = m f(s)=M f(t)=m f(u) = M sei nun z= (m+M)/2, liegt also zwischen m und M. Dann gibt es wegen des Zwischenwertsatzes sowohl zwischen r und s als auch zwischen s und t als auch zwischen t und u jeweils eine Stelle, an der der Wert z angenommen wird. Das sind aber drei. Widerspruch! Beantwortet 7 Jan 2016 von mathef 251 k 🚀
Muss du musst also als erstes beide Seiten durch m teilen und mit r multiplizieren. Anschließend steht rechts nur noch v², und Du willst v selbst wissen, also ziehst Du die Wurzel von beiden Seiten. 2 r hat ein f x. Das ist allerdings keine ohne Nachdenken ausführbare Äquivalenzumformung mehr, denn das Wurzelziehen liefert nur das positive Ergebnis, und das könnte theoretisch das falsche sein. In diesem Fall ist das nicht so, da es sich um eine reine Betragsgleichung handelt, die Informationen über die Richtung von F z und v (Fettdruck zeigt Vektorcharakter) nicht enthält, sondern voraussetzt. F = m · v² / r → v = √( F · r / m) LG Wie sollte die Hilfe denn aussehen?
$$A_s = alpha/(360°) * pi * r^2$$ $$10 cm^2 = (40°)/(360°) * pi * r^2$$ $$10 cm^2 = 1/9 * pi * r^2$$ Löse die Gleichung nach $$r$$ auf. Es gilt: $$r^2 = (9*10 cm)/(pi)$$ $$r = sqrt( (9*10 cm)/(pi)$$ $$r approx 5, 35$$ $$cm$$ Der Radius des Kreises beträgt also ungefähr $$r=5, 35$$ $$cm$$. 2 r hat ein f man. Also beträgt der Durchmesser des Kreises ungefähr $$d=10, 7$$ $$cm$$. $$A = pi * r^2$$ $$A_s = alpha/(360°) * pi * r^2$$
Deshalb müssen Sie zusätzlich die Residuendiagramme betrachten. Das R-Quadrat zeigt nicht, ob ein Regressionsmodell angemessen ist. Ein gutes Modell kann ein niedriges R-Quadrat aufweisen, und umgekehrt kann ein Modell, das nicht an die Daten angepasst ist, ein hohes R-Quadrat haben. Das R-Quadrat in Ihrer Ausgabe ist ein verzerrter Schätzwert des R-Quadrats für die Grundgesamtheit. Ist ein niedriges R-Quadrat grundsätzlich schlecht? Nein! Es gibt zwei wichtige Gründe, warum ein niedriges R-Quadrat völlig unproblematisch sein kann. In einigen Bereichen sind niedrige R-Quadrat-Werte sogar erwartbar. Beispielsweise liegen die R-Quadrat-Werte in allen Situationen, in denen menschliches Verhalten prognostiziert werden soll, z. B. Berechnen von Kreisausschnitt und Kreisbogen – kapiert.de. in der Psychologie, normalerweise unter 50%. Dies liegt daran, dass sich Menschen erheblich schlechter prognostizieren lassen als beispielsweise physikalische Prozesse. Wenn das R-Quadrat niedrig ist, Sie aber über statistisch signifikante Prädiktoren verfügen, können Sie trotzdem wichtige Schlüsse dazu ziehen, wie Änderungen der Prädiktorwerte mit Änderungen der Werte der Antwortvariablen zusammenhängen.