To calculate these answers, I added up all of the entries in each row.
For example, in this row, I added up these numbers divided by 5,
and they give me a result of 4.00 here, 9.00 here, and 16.02. I’ve rounded here for this last one.
Now, look at this data, isn’t this beautiful? 1, 4, 9, 16.02 though.
Well, that 0.02 is sort of a bummer but let’s put it was just 16 per seconds
and see if there is any pattern.
Well 1, 4, 9, 16, I do see a pattern there. These are squares.
One unit, 1 unit of time squared is 1, 2 squared is 4, 3 squared is 9,
and 4 squared is 16--that’s an incredible pattern.
It seems like there may be some relationship between distance and square of time,
but the 16.02 is really bumming me out.
Does it really mean that this pattern is false?
Well, not necessarily because one thing we forgotten to do so far is calculate error.
In the previous scene, we talked about how to calculate the error of a single measurement.
May be that measurement measuring the length of the shadow or something.
But now, we have multiple measurements with five measurements for each of these calculated values.
How do we calculate the error associated with multiple measurements?
Para calcular estas respuestas, yo sumé todas las entradas en cada fila.
Por ejemplo, en esta fila, yo sumé estos números divididos entre 5,
y me dan un resultado de 4.00 aquí, 9.00 aquí, y 16.02. Lo he redondeado aquí para este último.
Ahora, mira estos datos, ¿no son hermosos? 1, 4, 9, 16.02.
Bueno, ese 0.02 es una especie de fastidio, pero vamos a poner que era sólo de 16 por segundo
y veamos si hay algún patrón.
Bien, 1, 4, 9, 16, yo veo un patrón allí. Estos son cuadrados.
Una unidad, 1 unidad de tiempo al cuadrado es 1, 2 al cuadrado es 2, 3 al cuadrado es 9,
y 4 al cuadrado es 16--ese es un patrón increíble.
Parece ser que hay alguna relacion entre la distancia y el cuadrado del tiempo,
pero 16.02 realmente me está poniendo en duda.
¿Esto realmente significa que este patrón es falso?
Bueno, no necesariamente porque una cosa que olvidamos hacer hasta ahora es calcular el error.
En la escena anterior, hablamos sobre como calcular el error de una sola medida.
Puede ser por la medición de la longitud de la sombra o algo.
Pero ahora, tenemos que multiplicar las medidas con cinco medidas para cada uno de estos valores calculado
¿Cómo calculamos el error asociado con medidas múltiples?
이 답을 계산하기 위해서 나는 각 줄에 있는 모든 수치를 더했습니다.
예를 들어, 이 줄에서 나는 이 수를 더하여 5로 나누었습니다.
나는 여기에서 4,00을 여기에서 9.00을, 그리고 16.02인 결과를 얻었습니다. 나는 이 마지막 것을 위해서 여기에서 반올림했습니다.
이제, 이 자료를 봅시다. 아름답지 않습니까? 1, 4, 9,16.02가 말입니다.
저 0.02는 작은 오차입니다.
그리고 어떤 규칙이 있는지 봅시다.
1, 4, 9, 16이라는 패턴이 있음을 나는 봅니다. 이들은 어떤 수를 제곱한 수입니다.
한 단위, 한 시간 단위의 제곱은 1입니다. 2의 제곱은 4입니다. 3의 제곱은 9입니다.
그리고 4의 제곱은 16입니다. 놀라운 패턴입니다.
이것은 거리와 시간의 제곱 사이의 관계인 듯이 보입니다.
그러나 16.02는 정말로 골치거리입니다.
이 패턴이 거짓이라는 사실을 이것이 정말로 의미하는 것일까요?
글쎄, 반드시 그런건 아닙니다. 왜냐하면 지금까지 우리가 잊어버린 한 가지는 계산 오류입니다.
이전의 장면에서 우리는 한번의 측정의 오류를 어떻게 계산하는지에 대해서 이야기했습니다.
아마도 저 측정으로 그림자의 길이나 뭐 그런걸 측정할 수 있을 겁니다.
그러나 이제, 우리는 이들 계산한 값 각각에서 다섯 가지 측정법으로 다양한 측정을 합니다.
우리는 다양한 측정법으로 구성된 오류를 어떻게 측정하는 것일까요?
ในการหาคำตอบพวกนี้, ผมก็บวกค่าทั้งหมดในแต่ละแถว
ตัวอย่างเช่น, ในแถวนี้, ผมก็บวกเลขพวกนี้เข้า, หารด้วย 5
แล้วมันให้คำอตบเป็น 4.00 ตรงนี้, 9.00 ตรงนี้, แล้วก็ 16.02 ผมปัดเลขสำหรับอันสุดท้าย
ทีนี้, ดูข้อมูลพวกนี้สิ, มันไม่สวยเหรอ? 1, 4, 9, 16.02
ทีนี้, 0.02 นั่นน่าผิดหวังหน่อย แต่ใส่มันเป็น 16 ต่อวินาทีแล้วกัน
ลองดูว่ามันมีรูปแบบอะไรไหม
ทีนี้ 1, 4, 9, 16, ผมเห็นรูปแบบแล้ว พวกนี้เป็นเลขกำลังสอง
หนึ่งหน่วย, 1 หน่วยเวลากำลังสอง คือ 1, 2 กำลังสอง คือ 4, 3 กำลังสอง คือ 9
และ 4 กำลังสอง คือ 16 -- นั่นเป็นรูปแบบที่ไม่น่าเชื่อ
มันเหมือนว่ามีความสัมพันธ์ระหว่างระยะทางกับเวลากำลังสอง
แต่ 16.02 นั้นพลาดไปหน่อย
มันหมายความว่ารูปแบบนี้ผิดหรือเปล่า?
ไม่จำเป็นนะ เพราะสิ่งนึงที่เราลืมทำไป คือ คำนวณความคลาดเคลื่อน
ในฉากที่แล้ว, เราได้พูดถึงวิธีคำนวณความคลาดเคลื่อนของการวัดครั้งเดียว
บางทีการวัดนั้น คือการวัดความยาวเงา หรืออะไรสักอย่าง
แต่ตอนนี้, เราได้วัดหลายครั้ง เป็นจำนวน 5 ครั้ง สำหรับแต่ละค่าที่คำนวณไป
แล้วเราจะคำนวณค่าคลาดเคลื่อนจากการวัดหลาย ๆ ครั้งอย่างไรดี?