Serverfehler in der Anwendung. Runtime Error Beschreibung: Ein Anwendungsfehler trat auf dem Server auf. Die aktuellen benutzerdefinierten Fehlereinstellungen für diese Anwendung verhindern, dass die Details des Anwendungsfehlers aus Sicherheitsgründen angezeigt werden (aus Sicherheitsgründen). Es könnte jedoch von Browsern auf der lokalen Server-Maschine angezeigt werden. Details: Um die Details dieser spezifischen Fehlermeldung auf entfernten Rechnern sichtbar zu machen, erstellen Sie bitte ein ltcustomErrorsgt-Tag innerhalb einer quotweb. configquot-Konfigurationsdatei, die sich im Stammverzeichnis der aktuellen Webanwendung befindet. Dieses ltcustomErrorsgt-Tag sollte dann sein quotmodequot-Attribut auf quotOffquot gesetzt haben. Anmerkungen: Die aktuelle Fehlerseite, die Sie sehen, kann durch eine benutzerdefinierte Fehlerseite ersetzt werden, indem Sie das Attribut quotdefaultRedirectquot des Application39s ltcustomErrorsgt-Konfigurations-Tags ändern, um auf eine benutzerdefinierte Fehlerseite URL zu verweisen. Scatter Plots Es ist jetzt leicht zu sehen, dass das wärmere Wetter führt Mehr Umsatz. Aber die Beziehung ist nicht perfekt. Line of Best Fit Wir können auch eine Quote von Best Fitquot (auch als quotTrend Linequot bezeichnet) auf unserem Scatter-Plot zeichnen: Versuchen Sie, die Linie so nah wie möglich an allen Punkten zu haben und so viele Punkte über der Linie wie unten. Beispiel: Sea Level Rise A Scatter Plot of Sea Level Rise: Und hier habe ich auf eine quotLine von Best Fitquot gezogen. Interpolation und Extrapolation Interpolation ist, wo wir einen Wert in unserem Satz von Datenpunkten finden. Hier verwenden wir eine lineare Interpolation, um den Umsatz bei 21 degC abzuschätzen. Extrapolation ist, wo wir einen Wert außerhalb unseres Satzes von Datenpunkten finden. Hier verwenden wir lineare Extrapolation, um den Umsatz bei 29 degC zu schätzen (was höher ist als jeder Wert, den wir haben). Vorsicht: Die Extrapolation kann irreführende Ergebnisse liefern, weil wir in einem ausgedienten Territorium sind. Sowie mit einem Diagramm (wie oben) können wir eine Formel erstellen, um uns zu helfen. Schätzt man zwei Punkte auf der Linie in der Nähe der tatsächlichen Werte: (12deg, 180) und (25deg, 610) Zuerst die Steigung: y 33x minus 396 180 y 33x minus 216 Nun können wir diese Gleichung verwenden, um einen Verkaufswert bei 21deg zu interpolieren : Y 33times21 minus 216 477 Und um einen Verkaufswert bei 29deg zu extrapolieren: y 33times29 minus 216 741 Die Werte sind nah an dem, was wir auf dem Graphen erhielten. Aber das bedeutet nicht, dass sie mehr (oder weniger) genau sind. Sie sind alle nur Schätzungen. Verwenden Sie nicht Extrapolation zu weit Welche Verkäufe würden Sie erwarten bei 0deg y 33times0 minus 216 minus 216 Hmmm. Minus 216 Wir haben zu weit extrapoliert Hinweis: Wir haben lineare (basierend auf einer Linie) Interpolation und Extrapolation verwendet, aber es gibt viele andere Typen, zum Beispiel könnten wir Polynome verwenden, um kurvenreiche Linien zu machen. Korrelation Wenn die beiden Sätze von Daten stark miteinander verbunden sind Wir sagen, sie haben eine hohe Korrelation. Das Wort Korrelation ist aus Co - (dh Zitat zusammengesetzt), und die Relation Korrelation ist positiv, wenn die Werte zusammen zunehmen, und Korrelation ist negativ, wenn ein Wert abnimmt, wenn der andere zunimmt Negative Korrelationskorrelationen können negativ sein, was bedeutet, dass es eine Korrelation gibt, aber Ein Wert sinkt, wenn der andere Wert zunimmt. Beispiel. Geburtenrate vs Einkommen Die Geburtenrate ist in reicheren Ländern niedriger. Unten ist ein Streudiagramm für etwa 100 verschiedene Länder.
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