प्रथम ऑर्डर वर्ग I साठी सापेक्ष अचूकता उपाय

चरण 0: पूर्व-गणन सारांश
फॉर्म्युला वापरले जाते
सापेक्ष अचूकता = 0.5*sqrt(बेंच मार्क्समधील अंतर)
C = 0.5*sqrt(K)
हे सूत्र 1 कार्ये, 2 व्हेरिएबल्स वापरते
कार्ये वापरली
sqrt - स्क्वेअर रूट फंक्शन हे एक फंक्शन आहे जे इनपुट म्हणून नॉन-ऋणात्मक संख्या घेते आणि दिलेल्या इनपुट नंबरचे वर्गमूळ परत करते., sqrt(Number)
व्हेरिएबल्स वापरलेले
सापेक्ष अचूकता - (मध्ये मोजली मिलिमीटर) - सापेक्ष अचूकता ही नियंत्रण बिंदूंमधील अंतराच्या वर्गमूळाच्या अनुमत त्रुटी गुणाकार आहे.
बेंच मार्क्समधील अंतर - (मध्ये मोजली मिलिमीटर) - बेंच मार्क्समधील अंतर हे अनुलंब नियंत्रणामध्ये सर्वेक्षणाच्या अचूकतेची गणना करताना किलोमीटरमध्ये मोजले जाणारे अंतर आहे.
चरण 1: इनपुट ला बेस युनिटमध्ये रूपांतरित करा
बेंच मार्क्समधील अंतर: 25 किलोमीटर --> 25000000 मिलिमीटर (रूपांतरण तपासा ​येथे)
चरण 2: फॉर्म्युलाचे मूल्यांकन करा
फॉर्म्युलामध्ये इनपुट व्हॅल्यूजची स्थापना करणे
C = 0.5*sqrt(K) --> 0.5*sqrt(25000000)
मूल्यांकन करत आहे ... ...
C = 2500
चरण 3: निकाल आउटपुटच्या युनिटमध्ये रूपांतरित करा
2.5 मीटर -->2500 मिलिमीटर (रूपांतरण तपासा ​येथे)
अंतिम उत्तर
2500 मिलिमीटर <-- सापेक्ष अचूकता
(गणना 00.004 सेकंदात पूर्ण झाली)

जमा

Creator Image
ने निर्मित Ithतिक अग्रवाल
राष्ट्रीय तंत्रज्ञान संस्था कर्नाटक (एनआयटीके), सुरथकल
Ithतिक अग्रवाल यांनी हे कॅल्क्युलेटर आणि 1300+ अधिक कॅल्क्युलेटर तयार केले आहेत!
Verifier Image
द्वारे सत्यापित हिमांशी शर्मा
भिलाई इंस्टिट्यूट ऑफ टेक्नॉलॉजी (बिट), रायपूर
हिमांशी शर्मा यानी हे कॅल्क्युलेटर आणि 800+ अधिक कॅल्क्युलेटर सत्यापित केले आहेत।

5 सापेक्ष अचूक कॅल्क्युलेटर

प्रथम आदेश वर्ग II साठी संबंधित अचूकता II
​ जा सापेक्ष अचूकता = 0.7*sqrt(बेंच मार्क्समधील अंतर)
द्वितीय क्रम वर्ग II साठी संबंधित अचूकता
​ जा सापेक्ष अचूकता = 1.3*sqrt(बेंच मार्क्समधील अंतर)
प्रथम ऑर्डर वर्ग I साठी सापेक्ष अचूकता
​ जा सापेक्ष अचूकता = 0.5*sqrt(बेंच मार्क्समधील अंतर)
तिसर्‍या ऑर्डरसाठी संबंधित अचूकता
​ जा सापेक्ष अचूकता = 2*sqrt(बेंच मार्क्समधील अंतर)
द्वितीय क्रम श्रेणी I साठी संबंधित अचूकता
​ जा सापेक्ष अचूकता = sqrt(बेंच मार्क्समधील अंतर)

प्रथम ऑर्डर वर्ग I साठी सापेक्ष अचूकता सुत्र

सापेक्ष अचूकता = 0.5*sqrt(बेंच मार्क्समधील अंतर)
C = 0.5*sqrt(K)

प्रयोगशाळा चाचणीमध्ये RAFI चे महत्त्व काय आहे?

प्रयोगशाळेतील चाचणीची गुणवत्ता आणि अचूकतेचे मूल्यांकन करण्यासाठी RAFI हे एक महत्त्वाचे पॅरामीटर आहे. हे विश्लेषणात्मक साधनाद्वारे प्राप्त केलेल्या मोजमापांच्या त्रुटी किंवा परिवर्तनशीलतेचे मोजमाप प्रदान करते, जे प्रयोगशाळेच्या निकालांची विश्वासार्हता आणि वैधता सुनिश्चित करण्यासाठी आवश्यक आहे. RAFI मूल्य जितके कमी असेल तितकी विश्लेषणात्मक पद्धत किंवा उपकरणाची अचूकता आणि अचूकता जास्त.

Let Others Know
Facebook
Twitter
Reddit
LinkedIn
Email
WhatsApp
Copied!