Меньше чи менше: Менше чи меньше як правильно?
Знаки больше, меньше или равно в математике
Поможем понять и полюбить математику
Начать учиться 1125.1KС детства нам понятно, что три шоколадки больше одной, но записывать это в виде формулы мы учимся только в первом классе школы. В этом материале рассмотрим математические знаки и способы их запоминания.
Математические знаки
Скорее всего, к первому классу ребенок уже отличает на слух и визуально, что горстка из десяти ягод больше трех штук. Чтобы внедрить в жизнь новые обозначения, посмотрим на знаки «больше», «меньше», «равно» в картинках.
Символ больше (>) — это когда острый нос галочки смотрит направо. Его нужно использовать, когда первое число больше второго:
Символ меньше (<) — это когда острый нос галочки смотрит налево. Его нужно использовать, когда первое число меньше второго:
Символ равенства (=) — это когда два коротких отрезка записаны горизонтально и параллельны друг другу.
Используем его при сравнении двух одинаковых чисел:
Чтобы ребенку было легче запомнить схожие между собой знаки, можно применить игровой метод. Для этого нужно сравнить числа и определить в каком порядке они стоят. Далее ставим одну точку у наименьшего числа и две — рядом с наибольшим. Соединяем точки и получаем нужный знак. Вот так просто:
Узнай, какие профессии будущего тебе подойдут
Пройди тест — и мы покажем, кем ты можешь стать, а ещё пришлём подробный гайд, как реализовать себя уже сейчас
Равенство и неравенство
Что такое равенство в математике — это когда одно подобно по количеству другому и между ними можно поставить знак =.
Для примера посмотрим на картинку с изображением геометрических фигур. Справа и слева количество одинаковое, значит можно поставить символ «равно».
Неравенство — алгебраическое выражение, в котором используются знаки ≠, <, >, ≤, ≥.
Наглядный пример неравенства изображен на картинке ниже. Слева видим три фигуры, а справа — четыре. При этом мы знаем, что три не равно четырем или еще так: три меньше четырех.
Урок в школе зачастую проходит перед учебником, тетрадью и доской. Дома же можно использовать компьютер и некоторые задания выполнять в онлайн-формате. Как найти знаки на клавиатуре? Ответ на картинке:
Типы неравенств
Строгие неравенства — используют только знак больше (>) или меньше (<).
- a < b — это значит, что a меньше, чем b.
- a > b — это значит, что a больше, чем b.
- неравенства a > b и b < a означают одно и то же, то есть равносильны.
Нестрогие неравенства — используют знаки сравнения ≥ (больше или равно) или ≤ (меньше или равно).
- a ≤ b — это значит, что a меньше либо равно b.
- a ≥ b — это значит, что a больше либо равно b.
- знаки ⩽ и ⩾ являются противоположными.
- a ≠ b — означает, что a не равно b.
- a ≫ b — означает, что a намного больше, чем b.
- a ≪ b — означает, что a намного меньше, чем b.
- знаки >> и << противоположны.
Онлайн-курсы по математике для детей помогут быстрее разобраться в математических символах и закрепить знания на практике с опытными преподавателями.
Шпаргалки для родителей по математике
Все формулы по математике под рукой
Лидия Казанцева
Автор Skysmart
К предыдущей статье
196.
Таблица умножения: поможем выучить легко и быстро
К следующей статье
412.4KКак находить проценты от числа
Получите план обучения, который поможет понять и полюбить математику
На вводном уроке с методистом
Выявим пробелы в знаниях и дадим советы по обучению
Расскажем, как проходят занятия
Подберём курс
какую зарплату указать в резюме, чтобы не прогадать — Work.ua
Резюме
- 99
- 32743
- Резюме
Зарплата в резюме — очень важный пункт.
При этом многие соискатели не знают, что лучше указать — побольше, чтобы потом можно было немного «поторговаться», или поменьше, чтобы работодателя не отпугнули слишком смелые запросы. Work.ua дает совет.Итак, вы создали резюме, описали навыки, даже дополнительную информацию о коммуникабельности и приветливости написали, но с желаемой зарплатой так и не определились. Кажется, если указать много, это может отпугнуть работодателя, но мало тоже писать не хочется.
Поэтому вы выбираете оставить это поле вообще пустым, а там посмотреть, что предложат на собеседовании. Вариант, конечно, рабочий. Но вы рискуете потратить время напрасно, приехав на собеседование и услышав, что заявленная зарплата — это даже не половина того, чего вам бы хотелось. Чтобы такого не случилось, воспользуйтесь нашим советом.
Узнайте среднюю зарплату и исходите из своих способностей
Чтобы точно никого не спугнуть и самому не остаться недооцененным, просто узнайте, сколько в среднем платят на вашей должности в вашем городе или области.
Для этого вы можете воспользоваться нашей статистикой зарплат.
Тут все просто — на диаграмме видно, на какой минимум и максимум вы можете рассчитывать. Например, средняя зарплата администратора в Киеве колеблется от 7000 до 17000 гривен, но вы можете заметить, что 8% работодателей предлагают на этой должности даже до 70 000 гривен.
То есть если вы опытный администратор, то вполне можете рассчитывать на 17000, а то и больше. А вот если опыта у вас нет совсем, лучше ориентироваться на минимальное значение или близкое к нему.
Увидеть среднюю зарплату можно не только в специальном разделе, но и на странице поиска вакансий.
Надеемся, это поможет вам быть увереннее при указании зарплаты. Ведь статистика считается по тем данным, которые сами работодатели указывают в своих вакансиях.
Читайте также
- Как написать резюме: образец 2019
- Что нужно удалить из резюме прямо сейчас
Получать новости в Telegram
Чтобы оставить комментарий, нужно войти.
Еще статьи
«НАДзвичайні. Діячі України»: что делает сомелье
5 пунктов в вашем резюме, которые можно и нужно сделать лучше
Шаг 5 — Интерпретация результатов | Тест хи-квадрат на соответствие в примере селекции растений
Теперь мы готовы к последнему шагу, интерпретации результатов нашего вычисления хи-квадрата. Для этого нам нужно обратиться к таблице распределения хи-квадрат. Это таблица вероятностей выбранных значений X 2 (таблица 3).
Таблица 3: Таблица распределения хи-квадрат.
Статистики рассчитывают определенные возможности возникновения (значения P) для X 2 значение в зависимости от степеней свободы. Степени свободы — это просто количество классов, которые могут варьироваться независимо друг от друга, минус один (n-1). В этом случае степени свободы = 1, потому что у нас есть 2 класса фенотипов: устойчивые и восприимчивые.
Вычисленное значение X 2 на основе наших результатов можно сравнить со значениями в таблице в соответствии с конкретными степенями свободы, которые у нас есть. Это покажет нам вероятность того, что отклонения (между тем, что мы ожидали увидеть, и тем, что мы действительно видели) вызваны исключительно случайностью, и наша гипотеза или модель могут быть подтверждены.
В нашем примере значение X 2 1,2335 и степень свободы 1 связаны со значением P меньше 0,50, но больше 0,25 (следуйте синей пунктирной линии и стрелкам на рис. 5). Это означает, что такое большое или большее значение хи-квадрата (или такое или большее различие между ожидаемыми и наблюдаемыми числами) будет возникать просто случайно в 25–50 % случаев.
По соглашению биологи часто используют значение 5,0% (p<0,05), чтобы определить, являются ли наблюдаемые отклонения значительными. Любые отклонения, превышающие этот уровень, заставят нас отвергнуть нашу гипотезу и предположить, что дело не в случайности.
Рис. 5 : Нахождение значения вероятности для хи-квадрата 1,2335 с 1 степенью свободы. Сначала прочитайте столбец 1, чтобы найти строку с 1 степенью свободы, а затем перейдите вправо, где должно быть 1,2335. Это соответствует вероятности меньше 0,5, но больше 0,25, как показано синими стрелками.
Таким образом, в нашем примере селекции томатов мы не смогли опровергнуть нашу гипотезу о том, что устойчивость к бактериальной пятнистости в этом наборе скрещиваний обусловлена одним доминантно наследуемым геном (Rx-4).
Мы можем предположить, что наблюдаемые нами отклонения между тем, что мы ожидали, и фактически наблюдаемыми с точки зрения количества устойчивых и восприимчивых растений, могли быть вызваны чистой случайностью. Мы можем продолжить работу с нашей текущей гипотезой. Помните, мы еще не «доказали» нашу гипотезу на данный момент. Дальнейшее тестирование в других скрещиваниях и популяциях будет использовано для получения дополнительных доказательств того, что наша гипотеза точно объясняет способ наследования Rx-4.
Запустите видеоучебник ниже, показывающий, как использовать диаграмму распределения хи-квадрат, используя этот пример селекции помидоров.
Далее мы рассмотрим пример генотипирования, или вы пропустите этот урок к обсуждению компьютерных программ, доступных при наличии обширных данных, а также сильных и слабых сторон теста хи-квадрат.
Вопрос В BC 2 S 4 Популяция IBC (инбредное обратное скрещивание) с 197 линий томата, вы наблюдали следующие фенотипические данные в отношении бактериальной пятнистости.
169 чувствительны к бактериальной пятнистости
6 устойчивы к бактериальной пятнистости
ОтклонятьОТВЕТ: Для IBC поколения BC2S4 мы ожидаем 7 восприимчивых к 1 устойчивой, или 153 восприимчивых линии и 22 устойчивых. Это дает хи-квадрат 1,6732 для восприимчивого класса и 11,6364 для устойчивого класса с общим хи-квадратом 13,309.6. . У нас 1 степень свободы (2 класса минус один). Используя эту информацию и диаграмму вероятности хи-квадрат, мы находим значение p намного меньше 0,001. Следовательно, мы должны отвергнуть нашу гипотезу о фенотипических данных, подтверждающих доминантное наследование бактериальной пятнистости в этой популяции IBC.
Неверно!
Выглядит хорошо! ОТВЕТ: Для IBC в поколении BC2S4 мы ожидаем 7 восприимчивых к 1 устойчивой, или 153 восприимчивых линии и 22 устойчивых.
Предыдущая страница Следующая страница
1.3.6.7.4. Критические значения распределения хи-квадрат
1.3.6.7.4. Критические значения хи-квадрата Распределение| 1.
Исследовательский анализ данных 1.3. Методы ЭДА 1.3.6. Распределения вероятностей 1.3.6.7. Таблицы распределения вероятностей
| |||
| Как использовать эту таблицу | Эта таблица содержит критические значения
распределение хи-квадрат. Из-за
отсутствие симметрии распределения хи-квадрат, отдельные таблицы
предусмотрены верхний и нижний хвосты распределения.Тестовая статистика с ν степенями свободы вычисляется из данные. Для односторонних тестов с верхним хвостом статистика теста сравнивается с значение из таблицы верхних критических значений. Для двустороннего тесты, статистика теста сравнивается со значениями из таблицы для критические значения верхнего хвоста и таблица критических значений нижнего хвоста ценности. Уровень значимости α показан на графике ниже показано распределение хи-квадрат с 3 степенями свободы для двусторонний тест на уровне значимости α = 0,05. Если тест статистика больше, чем критическое значение верхнего хвоста или меньше, чем критическое значение нижнего хвоста, мы отвергаем нулевую гипотезу. Специфический инструкции приведены ниже. Учитывая указанное значение α :
| ||
Аналогичным образом найдите столбец, соответствующий α /2 в таблице для нижнего оперения
критические значения и отклонить нулевую гипотезу, если тест
статистика меньше табличной.Верхние критические значения распределения хи-квадрат с ν степенями свободы
Вероятность меньше критического значения
ν 0,90 0,95 0,975 0,99 0,999
Критические значения нижнего хвоста распределения хи-квадрат с ν степени свободы Вероятность меньше критического значения ν 0,10 0,05 0,025 0,01 0,001 |
017 14.067 16.013 18.475 24.322
8 13.362 15.507 17.535 20.090 26.125
9 14.684 16.919 19.023 21.666 27.877
10 15.987 18.307 20.483 23.209 29.588
11 17,275 190,675 21,920 24,725 31,264
12 18.549 21.026 23.337 26.217 32.910
13 19,812 22,362 24,736 27,688 34,528
14 21.064 23.685 26.119 29.141 36.123
15 22.307 24.996 27.488 30.578 37.697
16 23.542 26.296 28.845 32.000 39.252
17 24.769 27.587 30.191 33.409 40.790
18 25.989 28.869 31.526 34.805 42.312
19 27.204 30.144 32.852 36.191 43.820
20 28.412 31.410 34.170 37.566 45.315
21 290,615 32,671 35,479 38,932 46,797
22 30,813 33,924 36,781 40,289 48,268
23 32.007 35.172 38.076 41.638 49.728
24 33,196 36,415 39,364 42,980 51,179
25 34,382 37,652 40,646 44,314 52,620
26 35,563 38,885 41,923 45,642 54,052
27 36,741 40,113 43,195 46,963 55,476
28 37,916 41,337 44,461 48,278 56,892
29 39,087 42,557 45,722 490,588 58,301
30 40,256 43,773 46,979 50,892 59,703
31 41,422 44,985 48,232 52,191 61,098
32 42,585 46,194 49,480 53,486 62,487
33 43,745 47,400 50,725 54,776 63,870
34 44,903 48,602 51,966 56,061 65,247
35 46.
059 49.802 53.203 57.342 66.619
36 47,212 50,998 54,437 58,619 67,985
37 48,363 52,192 55,668 59,893 69,347
38 490,513 53,384 56,896 61,162 70,703
39 50,660 54,572 58,120 62,428 72,055
40 51,805 55,758 59,342 63,691 73,402
41 52,949 56,942 60,561 64,950 74,745
42 54.090 58.124 61.777 66.206 76.084
43 55,230 59,304 62,990 67,459 77,419
44 56.369 60.481 64.201 68.710 78.750
45 57,505 61,656 65,410 69,957 80,077
46 58.641 62.830 66.617 71.201 81.400
47 590,774 64,001 67,821 72,443 82,720
48 60,907 65,171 69,023 73,683 84,037
49 62,038 66,339 70,222 74,919 85,351
50 63,167 67,505 71,420 76,154 86,661
51 64,295 68,669 72,616 77,386 87,968
52 65,422 69,832 73,810 78,616 89,272
53 66,548 70,993 75,002 79,843 90,573
54 67,673 72,153 76,192 81,069 91,872
55 68,796 73,311 77,380 82,292 93,168
56 69,919 74,468 78,567 83,513 94,461
57 71,040 75,624 79,752 84,733 95,751
58 72,160 76,778 80,936 85,950 97,039
59 73,279 77,931 82,117 87,166 98,324
60 74,397 79,082 83,298 88,379 99,607
61 75,514 80,232 84,476 89,591 100,888
62 76,630 81,381 85,654 90,802 102,166
63 77,745 82,529 86,830 92,010 103,442
64 78,860 83,675 88,004 93,217 104,716
65 79,973 84,821 89,177 94,422 105,988
66 81,085 85,965 90,349 95,626 107,258
67 82,197 87,108 91,519 96,828 108,526
68 83,308 88,250 92,689 98,028 109,791
69 84,418 89,391 93,856 99,228 111,055
70 85,527 90,531 95,023 100,425 112,317
71 86,635 91,670 96,189 101,621 113,577
72 87,743 92,808 97,353 102,816 114,835
73 88,850 93,945 98,516 104,010 116,092
74 89,956 95,081 99,678 105,202 117,346
75 91,061 96,217 100,839 106,393 118,599
76 92,166 97,351 101,999 107,583 119,850
77 93,270 98,484 103,158 108,771 121,100
78 94,374 99,617 104,316 109,958 122,348
79 95,476 100,749 105,473 111,144 123,594
80 96,578 101,879 106,629 112,329 124,839
81 97,680 103,010 107,783 113,512 126,083
82 98,780 104,139 108,937 114,695 127,324
83 99,880 105,267 110,090 115,876 128,565
84 100,980 106,395 111,242 117,057 129,804
85 102 079 107 522 112 393 118 236 131 041
86 103,177 108,648 113,544 119,414 132,277
87 104,275 109,773 114,693 120,591 133,512
88 105,372 110,898 115,841 121,767 134,746
89 106,469 112,022 116,989 122,942 135,978
90 107,565 113,145 118,136 124,116 137,208
91 108,661 114,268 119,282 125,289 138,438
92 109,756 115,390 120,427 126,462 139,666
93 110,850 116,511 121,571 127,633 140,893
94 111,944 117,632 122,715 128,803 142,119
95 113,038 118,752 123,858 129,973 143,344
96 114,131 119,871 125,000 131,141 144,567
97 115,223 120,990 126,141 132,309 145,789
98 116,315 122,108 127,282 133,476 147,010
99 117,407 123,225 128,422 134,642 148,230
100 118,498 124,342 129,561 135,807 149,449
100 118,498 124,342 129,561 135,807 149,449
016 004 001 000 000
2. .211 .103 .051 .020 .002
3. .584 .352 .216 .115 .024
4. 1.064 .711 .484 .297 .091
5. 1,610 1,145 ,831 ,554 ,210
6. 2,204 1,635 1,237 ,872 ,381
7. 2,833 2,167 1,690 1,239 ,598
8. 3,490 2,733 2,180 1,646 ,857
9. 4,168 3,325 2,700 2,088 1,152
10. 4,865 3,940 3,247 2,558 1,479
11. 5,578 4,575 3,816 3,053 1,834
12. 6,304 5,226 4,404 3,571 2,214
13. 7,042 5,892 5,009 4,107 2,617
14. 7,790 6,571 5,629 4,660 3,041
15. 8,547 7,261 6,262 5,229 3,483
16. 9,312 7,962 6,908 5,812 3,942
17. 10.085 8.672 7.564 6.408 4.416
18. 10,865 9,390 8,231 7,015 4,905
19. 11.651 10.117 8.907 7.633 5.407
20. 12.443 10.851 9.591 8.260 5.921
21. 13.240 11.591 10.283 8.897 6.447
22. 14.041 12.338 10.982 9,542 6,983
23. 14.848 13.091 11.689 10.196 7.529
24. 15.659 13.848 12.401 10.856 8.085
25. 16.473 14.611 13.120 11.524 8.649
26. 17.292 15.379 13.844 12.198 9.222
27. 18.114 16.151 14.573 12.879 9.803
28. 18.939 16.928 15.308 13.565 10.391
29. 19.768 17.708 16.
047 14.256 10.986
30. 20.599 18.493 16.791 14.953 11.588
31. 21.434 190,281 17,539 15,655 12,196
32. 22.271 20.072 18.291 16.362 12.811
33. 23.110 20.867 19.047 17.074 13.431
34. 23.952 21.664 19.806 17.789 14.057
35. 24.797 22.465 20.569 18.509 14.688
36. 25.643 23.269 21.336 19.233 15.324
37. 26.492 24.075 22.106 19.960 15.965
38. 27.343 24.884 22.878 20.691 16.611
39. 28.196 25.695 23.654 21.426 17.262
40. 290,051 26,509 24,433 22,164 17,916
41. 29.907 27.326 25.215 22.906 18.575
42. 30.765 28.144 25.999 23.650 19.239
43. 31.625 28.965 26.785 24.398 19.906
44. 32.487 29.787 27.575 25.148 20.576
45. 33.350 30.612 28.366 25.901 21.251
46. 34.215 31.439 29.160 26.657 21.929
47. 35.081 32.268 29.956 27.416 22.610
48. 35.949 33.098 30.755 28.177 23.295
49. 36.818 33.930 31.555 28.941 23.983
50. 37.689 34.764 32.357 29.707 24.674
51. 38.560 35.600 33.162 30.475 25.368
52. 39.433 36.437 33.968 31.246 26.065
53. 40.308 37.276 34.776 32.018 26.765
54. 41.183 38.116 35.
586 32.793 27.468
55. 42.060 38.958 36.398 33.570 28.173
56. 42.937 39.801 37.212 34.350 28.881
57. 43.816 40.646 38.027 35.131 290,592
58. 44.696 41.492 38.844 35.913 30.305
59. 45.577 42.339 39.662 36.698 31.020
60. 46.459 43.188 40.482 37.485 31.738
61. 47.342 44.038 41.303 38.273 32.459
62. 48.226 44.889 42.126 39.063 33.181
63. 49.111 45.741 42.950 39.855 33.906
64. 49.996 46.595 43.776 40.649 34.633
65. 50.883 47.450 44.603 41.444 35.362
66. 51.770 48.305 45.431 42.240 36.093
67. 52.659 49.162 46.261 43.038 36.826
68. 53,548 50,020 47,092 43,838 37,561
69. 54.438 50.879 47.924 44.639 38.298
70. 55.329 51.739 48.758 45.442 39.036
71. 56.221 52.600 49.592 46.246 39.777
72. 57.113 53.462 50.428 47.051 40.519
73. 58.006 54.325 51.265 47.858 41.264
74. 58.900 55.189 52.103 48.666 42.010
75. 59,795 56,054 52,942 49,475 42,757
76. 60.690 56.920 53.782 50.286 43.507
77. 61.586 57.786 54.623 51.097 44.258
78. 62.483 58.654 55.466 51.910 45.010
79. 63.380 59.522 56.