Matematické Fórum

Nevíte-li si rady s jakýmkoliv matematickým problémem, toto místo je pro vás jako dělané.

Nástěnka
22. 8. 2021 (L) Přecházíme zpět na doménu forum.matweb.cz!
04.11.2016 (Jel.) Čtete, prosím, před vložení dotazu, děkuji!
23.10.2013 (Jel.) Zkuste před zadáním dotazu použít některý z online-nástrojů, konzultovat použití můžete v sekci CAS.

Nejste přihlášen(a). Přihlásit

#1 11. 06. 2013 01:41

Cesnek
Příspěvky: 144
Pozice: Antitalent na výpočty
Reputace:   
 

Freundlichova Izoterma

Zdravím všechny,
potřebuji pomoct s určením Freundlichovy izotermy. Nevím, jak poznat kdy data odpovídají Freundlichově izotermě a kdy ne. Připojuji ukázkový příklad. Čtu si asi už po desáté definici a přesto to tam nevidím. Děkuji

http://forum.matweb.cz/upload3/img/2013-06/07659_semin%25C3%25A1%25C5%2599%2B4%2B%25C5%2599e%25C5%25A1en%25C3%25AD_Page_05.jpg

Offline

  • (téma jako vyřešené označil(a) Cesnek)

#2 11. 06. 2013 11:24

pietro
Příspěvky: 4786
Reputace:   187 
 

Re: Freundlichova Izoterma

↑ Cesnek: Ahoj, nič zložitého.

Máš namerané údaje. Plus máš 3 rôzne modely.  (Langm. Freundlich. BET) a skúšaš.

Ktorý model najlepšie vyhovuje ten má sumu štvorcov odchýliek najmenšiu. ( pre ktorý model je faktor R bližší jednotke ten je lepší.)

Odchýlka=experiment - model

štvorec odchýlky = (odchýlka) ^2

A malo by to sedieť aj vizuálne, namerané údaje dáš do grafu a opticky porovnáš
či sa Ti kryjú s jednotlivými modelmi.
Ten najlepší model ( R--->1) by aj graficky mal čo najtesnejšie prechádzať jednotlivými nameranými bodmi.

Čiže musíš mať tri obrázky a z nich vyberieš najlepší.

Excel by to aj zvládol s výpočtom parametra R.

Offline

 

#3 04. 06. 2015 18:21 — Editoval Joe Hallenbeck (04. 06. 2015 18:24)

Joe Hallenbeck
Zelenáč
Příspěvky: 24
Reputace:   
 

Re: Freundlichova Izoterma

Sice pozdě, ale přeci.
Tento způsob je dneska již trochu "zastaralý", excel to zvládne řešit i tzv. pravou regresí, tzn. dokáže najít parametry nezlinearizované formy, ne jen "po staru" tzv. nepravou regresí = linearizací.
Co se týče $R^{2}$, není vždy pravda, že tento parametr je dobrým vodítkem k určení těsnosti modelu. Je velmi citlivý na odlehlé hodnoty, které jej docela silně ovlivňují.
Jestli je závislost přímková nebo není, na to se používá tzv. test linearity, který spočívá ve výpočtu F-kritéria získané "lineární" závislosti a toto vypočítané kritérium se porovnává s tzv. kritickou hodnotou F-kritéria na hladině významnosti $\alpha$ (velmi často je v tomto testu $\alpha = 0,05$).

Offline

 

Zápatí

Powered by PunBB
© Copyright 2002–2005 Rickard Andersson