Question

Как вычислить п связь​

Answer 1

Сигма-связь - это связь, в которой перекрывание орбиталей происходит ВДОЛЬ ОСИ, соединяющей ядра атомов. Пи-связь - это связь, в которой перекрывание орбиталей происходит В ПЛОСКОСТИ, ПЕРПЕНДИКУЛЯРНОЙ ОСИ, соединяющей ядра атомов.

Answer 2

Для вычисления коэффициента корреляции пирсона (p-значения) между двумя переменными можно использовать статистический анализ. Вот общий подход к вычислению п-значения:

1. Соберите данные: Получите пары значений двух переменных, для которых вы хотите вычислить коэффициент корреляции. Предположим, что у вас есть два набора данных X и Y, где каждое значение X соответствует определенному значению Y.

2. Вычислите коэффициент корреляции: Используйте формулу коэффициента корреляции пирсона, чтобы вычислить значение коэффициента корреляции между X и Y. Формула для коэффициента корреляции пирсона выглядит следующим образом:

   r = (Σ((X - X̄) * (Y - Ȳ))) / (√(Σ(X - X̄)²) * √(Σ(Y - Ȳ)²))

   Где:

   • Σ обозначает сумму всех значений в наборе данных.
   • X̄ - среднее значение X.
   • Ȳ - среднее значение Y.

   Результат коэффициента корреляции r будет находиться в диапазоне от -1 до 1, где 1 указывает на положительную линейную связь, -1 указывает на отрицательную линейную связь, а 0 указывает на отсутствие линейной связи.

3. Вычисление п-значения: Чтобы вычислить п-значение, необходимо использовать статистический анализ. Он позволяет оценить вероятность того, что наблюдаемая связь между переменными случайна. По сути, п-значение указывает, насколько вероятно получить наблюдаемое значение коэффициента корреляции, если бы не было никакой связи между переменными (нулевая гипотеза).

   Для вычисления п-значения необходимо использовать статистические таблицы или статистический программный пакет, такой как Python с библиотекой SciPy или R с пакетом stats. Программные пакеты предоставляют функции, которые позволяют вычислить п-значение на основе коэффициента корреляции и размера выборки.

   Обратите внимание, что п-значение будет указывать на статистическую значимость связи между переменными. Если п-значение меньше выбранного уровня значимости (например, 0,05), то можно сделать вывод о статистической значимости связи.

Учитывая вышеуказанный подход, вы можете вычислить коэффициент корреляции и п-значение для своих данных, используя статистический анализ.