Physical Chemistry Lab, Homework 1, 담당교수: 류주환
1. 다음 계산을 완성한 후 답을 유효숫자에 맞도록 고쳐 적으시오.
※ 참고 : data-error_propagation.pdf
- (1) y = -1.02(±0.02)x10-7 - 3.54(±0.2)x10-8 = -1.374(± ? )x10-7
- (2) y = 0.0010(±0.0005) x 18.10(±0.02) x 200(±1) = 3.62(± ? )
- (3) y = [ 1.73(±0.03)x10-14 ]/[ 1.63(±0.04)x10-16 ] = 106.1349693(± ? )
- (4) y = log 878(±4) = 2.94349(± ? )
2. Excel을 사용한 Linear Least Squares Method
- (1) Linear Least Squares Method와 Nonlinear Least Squares Method를
- 설명하시오.(모두 3 페이지 이상)
- (2) Linear Least Squares Method에서 "Goodness of Fit"에 대해 설명하시오.
- (3) Excel의 다음 함수들을 간략히 설명하시오.
- SLOPE
- INTERCEPT
- TREND
- LINEST
- RAND
- (4) 아래 과정을 따라 Linear Least Squares 분석을 행하고 결과를 그래프로 보이시오.
※ 다음 자료를 참고한다: excel-linest.pdf [PDF file임]
아래 과정을 따라 Linear Least Squares 분석을 행하고 결과를 그래프로 보이시오.
| X |
Y |
| 2.00 |
8.01 |
| 3.00 |
10.50 |
| 4.00 |
12.99 |
| 5.00 |
15.48 |
| 6.00 |
17.97 |
| 7.00 |
20.46 |
| 8.00 |
22.95 |
| 9.00 |
25.44 |
| 10.00 |
27.93 |
| 11.00 |
30.42 |
| 12.00 |
32.91 |
| 13.00 |
35.40 |
| 14.00 |
37.89 |
| 15.00 |
40.38 |
N = 14
여기서 RAND 함수를 이용하여 -2.0 ~ 2.0 사이의 랜덤넘버(난수)를 14개 발생시킨 후 소수점 셋째 자리 이하를 반올림하여 소수점 두째 자리까지의 수들을 만든 후, 그것들을 위 데이터의 y값에 각각 더한다. 이렇게 얻어진 데이터가 여러분이 분석해야 할 데이터이다. 이것을 LINEST 함수를 사용하여 Linear Least Squares 분석을 행한다. 원 데이터는 개별적인 점으로 나타나고 구한 회귀직선은 직선으로 나타나도록 그래프를 그린다.
- 보고:
- 랜덤넘버 생성부터 그래프를 그릴 때까지의 과정을, 중간 데이터를 모두 제시하며 설명한다. (자료 파일에 나온 방식으로 설명하면 좋음.)
- 분석을 통해 나온 값들의 의미를 모두 설명한다.
- 결과를 가장 뚜렷하게 보여주는 그래프를 만들어 보고 어떤 관점에서 그렇게 했는지를 설명한다.