Moving-average-notes

Moving-average-notes

Stock-options-pinning
Stock-option-day-trading-strategies
Jquery-forex-ticker


Simple-trading-strategies-that-work-pdf Ozforex-kelompok-prospektus Bergerak-rata-rata-filter-aplikasi Moving-average-equation-excel Online-stock-trading-training-platform Pindah-rata-harga-untuk-materi-adalah-penyelesaian negatif

MACD (Moving Average ConvergenceDivergence Oscillator) MACD (Moving Average ConvergenceDivergence Oscillator) Pendahuluan Dikembangkan oleh Gerald Appel pada akhir tahun tujuh puluhan, Moving Average ConvergenceDivergence oscillator (MACD) adalah salah satu indikator momentum paling sederhana dan paling efektif yang ada. MACD mengubah dua indikator mengikuti tren, bergerak rata-rata. Menjadi osilator momentum dengan mengurangi rata-rata pergerakan yang lebih lama dari moving average yang lebih pendek. Akibatnya, MACD menawarkan yang terbaik dari kedua dunia: mengikuti tren dan momentum. MACD berfluktuasi di atas dan di bawah garis nol saat rata-rata bergerak menyatu, melintasi dan menyimpang. Pedagang dapat mencari crossover garis sinyal, crossover garis tengah dan divergensi untuk menghasilkan sinyal. Karena MACD tidak terbatas, ini tidak terlalu berguna untuk mengidentifikasi tingkat overbought dan oversold. Catatan: MACD dapat diucapkan sebagai Mac-Dee atau M-A-C-D. Berikut adalah bagan contoh dengan indikator MACD di panel bawah: Perhitungan MACD Line adalah 12 hari Exponential Moving Average (EMA) kurang EMA 26 hari. Harga penutupan digunakan untuk rata-rata bergerak ini. EMA 9 hari dari Garis MACD diplot dengan indikator untuk bertindak sebagai garis sinyal dan mengidentifikasi belokan. Histogram MACD mewakili perbedaan antara MACD dan EMA 9 harinya, garis Sinyal. Histogram positif bila MACD Line berada di atas garis Sinyal dan negatif saat Garis MACD berada di bawah garis Sinyal. Nilai 12, 26 dan 9 adalah setting khas yang digunakan dengan MACD, namun nilai lain dapat diganti tergantung pada gaya dan tujuan trading Anda. Interpretasi Sesuai namanya, MACD adalah tentang konvergensi dan perbedaan dua rata-rata bergerak. Konvergensi terjadi saat moving averages bergerak ke arah satu sama lain. Divergensi terjadi saat rata-rata bergerak menjauh satu sama lain. Rata-rata bergerak lebih pendek (12 hari) lebih cepat dan bertanggung jawab atas sebagian besar pergerakan MACD. Rata-rata pergerakan yang lebih lama (26 hari) lebih lambat dan kurang reaktif terhadap perubahan harga pada keamanan yang mendasarinya. Garis MACD berosilasi di atas dan di bawah garis nol, yang juga dikenal sebagai garis tengah. Crossover ini memberi sinyal bahwa EMA 12 hari telah melewati EMA 26 hari. Arahnya, tentu saja, tergantung pada arah rata-rata moving average. Positif MACD menunjukkan bahwa EMA 12 hari berada di atas EMA 26 hari. Nilai positif meningkat seiring EMA yang lebih pendek menyimpang lebih jauh dari EMA yang lebih panjang. Ini berarti momentum naik terus meningkat. Nilai MACD negatif menunjukkan bahwa EMA 12 hari di bawah EMA 26 hari. Nilai negatif meningkat saat EMA lebih pendek menyimpang lebih jauh di bawah EMA yang lebih panjang. Ini berarti momentum downside meningkat. Pada contoh di atas, area kuning menunjukkan MACD Line di wilayah negatif saat perdagangan EMA 12 hari di bawah EMA 26 hari. Salib awal terjadi pada akhir September (panah hitam) dan MACD bergerak lebih jauh ke wilayah negatif karena EMA 12 hari menyimpang lebih jauh dari EMA 26 hari. Area oranye menyoroti periode nilai MACD positif, yaitu ketika EMA 12 hari berada di atas EMA 26 hari. Perhatikan bahwa MACD Line tetap di bawah 1 selama periode ini (garis putus-putus merah). Ini berarti jarak antara EMA 12 hari dan EMA 26 hari kurang dari 1 titik, yang bukan merupakan perbedaan besar. Sinyal Crossover Sinyal crossover sinyal adalah sinyal MACD yang paling umum. Garis sinyal adalah EMA 9-hari dari Garis MACD. Sebagai indikator pergerakan rata-rata, ia menelusuri MACD dan membuatnya lebih mudah untuk menemukan belokan MACD. Crossover bullish terjadi saat MACD muncul dan melintasi garis sinyal. Crossover bearish terjadi saat MACD turun dan melintasi garis sinyal. Crossover bisa bertahan beberapa hari atau beberapa minggu, semuanya tergantung kekuatan gerak. Uji tuntas diperlukan sebelum mengandalkan sinyal umum ini. Sinyal garis crossover pada titik positif atau negatif harus dilihat dengan hati-hati. Meskipun MACD tidak memiliki batas atas dan bawah, para chartis dapat memperkirakan ekstrem historis dengan penilaian visual sederhana. Dibutuhkan langkah kuat dalam keamanan yang mendasar untuk mendorong momentum ke ekstrem. Meski pergerakannya mungkin berlanjut, momentum cenderung melambat dan ini biasanya akan menghasilkan crossover garis sinyal pada ekstremitas. Volatilitas pada keamanan yang mendasarinya juga bisa meningkatkan jumlah crossover. Bagan di bawah ini menunjukkan IBM dengan EMA 12 hari (hijau), EMA 26 hari (merah) dan MACD 12,26,9 di jendela indikator. Ada delapan garis sinyal crossover dalam enam bulan: empat dan empat ke bawah. Ada beberapa sinyal bagus dan beberapa sinyal buruk. Area kuning menyoroti suatu periode ketika MACD Line melonjak di atas 2 untuk mencapai titik ekstrim positif. Ada dua crossover garis sinyal bearish pada bulan April dan Mei, namun IBM terus mengalami tren naik. Meski momentum kenaikan melambat setelah lonjakan, momentum kenaikan masih lebih kuat dari momentum turunnya pada April-Mei. Sinyal garis ketiga crossover di bulan Mei menghasilkan sinyal yang bagus. Centerline Crossover Centerline crossover adalah sinyal MACD paling umum berikutnya. Crossover garis tengah bullish terjadi saat MACD Line bergerak di atas garis nol untuk berbalik positif. Hal ini terjadi ketika EMA 12 hari keamanan yang mendasarinya bergerak di atas EMA 26 hari. Sebuah crossover tengah garis tengah bearish terjadi ketika MACD bergerak di bawah garis nol untuk berbalik negatif. Hal ini terjadi ketika EMA 12 hari bergerak di bawah EMA 26 hari. Perpipaan centerline bisa berlangsung beberapa hari atau beberapa bulan. Itu semua tergantung dari kekuatan trennya. MACD akan tetap positif selama terjadi uptrend yang berkelanjutan. MACD akan tetap negatif saat terjadi tren turun yang berkelanjutan. Bagan berikutnya menunjukkan Pulte Homes (PHM) dengan setidaknya empat garis tengah garis tengah dalam sembilan bulan. Sinyal yang dihasilkan bekerja dengan baik karena tren kuat muncul dengan crossover centerline ini. Berikut adalah bagan Cummins Inc (CMI) dengan tujuh crossover garis tengah dalam lima bulan. Berbeda dengan Pulte Homes, sinyal ini akan menghasilkan banyak goresan karena tren kuat tidak terwujud setelah perpindahan silang. Bagan berikutnya menunjukkan 3M (MMM) dengan crossover tengah tengah bullish pada akhir Maret 2009 dan crossover garis tengah bearish pada awal Februari 2010. Sinyal ini bertahan 10 bulan. Dengan kata lain, EMA 12 hari berada di atas EMA 26 hari selama 10 bulan. Inilah salah satu tren yang kuat. Divergensi Divergensi terbentuk saat MACD menyimpang dari aksi harga keamanan yang mendasarinya. Bentuk divergensi bullish saat catatan keamanan rendah dan bentuk MACD lebih rendah. Rendahnya tingkat keamanan mengindikasikan tren turun saat ini, namun level terendah MACD menunjukkan sedikit penurunan. Meski mengalami penurunan momentum turun, momentum turun masih melampaui momentum kenaikan sepanjang MACD tetap berada di wilayah negatif. Momentum turun yang melambat terkadang bisa membayangi pembalikan tren atau rally yang cukup besar. Bagan berikutnya menunjukkan Google (GOOG) dengan divergensi bullish pada bulan Oktober-November 2008. Pertama, perhatikan bahwa kita menggunakan harga penutupan untuk mengidentifikasi divergensi. Rata-rata bergerak MACD0ber didasarkan pada harga penutupan dan kita harus mempertimbangkan harga penutupan di keamanan juga. Kedua, perhatikan bahwa ada pasang surut reaksi yang jelas (palung) karena Google dan MACD Line-nya melambung pada bulan Oktober dan akhir November. Ketiga, perhatikan bahwa MACD terbentuk lebih rendah saat Google membentuk level rendah di bulan November. MACD muncul dengan divergensi bullish dengan crossover garis sinyal di awal Desember. Google membenarkan adanya pembalikan dengan resistance breakout. Bentuk divergensi bearish saat catatan keamanan menguat tinggi dan MACD Line membentuk level terendah. Tingginya tingkat keamanan yang tinggi normal untuk tren naik, namun tingkat terendah MACD menunjukkan momentum yang lebih rendah. Meski momentum naik mungkin kurang, momentum naik masih melampaui momentum turun sepanjang MACD positif. Momentum momentum ke atas terkadang bisa membayangi pembalikan tren atau penurunan yang cukup besar. Di bawah ini kita melihat Gamestop (GME) dengan perbedaan bearish yang besar dari bulan Agustus sampai Oktober. Stok ditempa tinggi lebih tinggi di atas 28, tapi MACD Line jatuh pendek dari sebelumnya tinggi dan membentuk tinggi yang lebih rendah. Sinyal garis akhir crossover dan support break di MACD bearish. Pada grafik harga, perhatikan bagaimana support yang rusak berubah menjadi resistance pada formasi throwback pada bulan November (red dotted line). Kemunduran ini memberikan kesempatan kedua untuk menjual atau menjual secara singkat. Divergensi harus diambil dengan hati-hati. Bearish divergences biasa terjadi pada tren kenaikan yang kuat, sementara divergensi bullish sering terjadi pada downtrend yang kuat. Ya, Anda membacanya dengan benar. Uptrend sering dimulai dengan kemajuan yang kuat yang menghasilkan lonjakan momentum terbalik (MACD). Meskipun uptrend berlanjut, ia melanjutkan pada kecepatan yang lebih lambat yang menyebabkan MACD turun dari level tertinggi. Momentum naik mungkin tidak sekuat, namun momentum naik masih melampaui momentum penurunan sepanjang MACD Line berada di atas nol. Hal sebaliknya terjadi pada awal downtrend yang kuat. Bagan berikutnya menunjukkan SampP 500 ETF (SPY) dengan empat divergensi bearish dari bulan Agustus sampai November 2009. Meskipun momentum naik, ETF terus berlanjut karena uptrendnya kuat. Perhatikan bagaimana SPY melanjutkan rangkaian level tertinggi dan tinggi yang lebih tinggi. Ingat, momentum naik lebih kuat dari pada turunnya momentum selama MACD-nya positif. MACD-nya (momentum) mungkin kurang positif (kuat) seiring kemajuan, namun masih sangat positif. Kesimpulan Indikator MACD spesial karena menyatukan momentum dan tren dalam satu indikator. Perpaduan tren dan momentum unik ini bisa diterapkan pada grafik harian, mingguan atau bulanan. Pengaturan standar untuk MACD adalah perbedaan antara EMA 12 dan 26-periode. Chartis yang mencari sensitivitas lebih lanjut dapat mencoba moving average jangka pendek yang lebih pendek dan moving average jangka panjang yang lebih panjang. MACD (5,35,5) lebih sensitif daripada MACD (12,26,9) dan mungkin lebih cocok untuk grafik mingguan. Chartis yang mencari sensitivitas kurang mungkin mempertimbangkan untuk memperpanjang rata-rata bergerak. MACD yang kurang sensitif masih akan terombang-ambing di bawah nol, tapi garis tengah crossover dan crossover garis sinyal akan kurang sering terjadi. MACD tidak terlalu bagus untuk mengidentifikasi tingkat overbought dan oversold. Meskipun mungkin untuk mengidentifikasi tingkat yang secara historis overbought atau oversold, MACD tidak memiliki batas atas atau bawah untuk mengikat pergerakannya. Selama pergerakan tajam, MACD dapat terus melampaui batas melampaui ekstrem historisnya. Akhirnya, ingatlah bahwa MACD Line dihitung dengan menggunakan perbedaan aktual antara dua moving averages. Ini berarti nilai MACD tergantung pada harga keamanan yang mendasarinya. Nilai MACD untuk 20 saham dapat berkisar dari -1,5 sampai 1,5, sementara nilai MACD untuk 100 dapat berkisar antara -10 sampai 10. Tidak mungkin membandingkan nilai MACD untuk sekelompok sekuritas dengan harga bervariasi. Jika Anda ingin membandingkan pembacaan momentum, Anda harus menggunakan Persentase Harga Oscillator (PPO). Bukan MACD. Menambahkan Indikator MACD ke SharpCharts MACD dapat ditetapkan sebagai indikator di atas, di bawah atau di belakang plot harga security039. Menempatkan MACD di balik plot harga memudahkan pergerakan momentum dengan pergerakan harga. Setelah indikator dipilih dari menu drop-down, pengaturan parameter default akan muncul: (12,26,9). Parameter ini bisa disesuaikan untuk meningkatkan kepekaan atau penurunan sensitivitas. Histogram MACD muncul dengan indikator atau dapat ditambahkan sebagai indikator terpisah. Menetapkan garis sinyal ke 1, (12,26,1), akan menghapus MACD Histogram dan garis sinyal. Garis sinyal terpisah, tanpa histogram, dapat ditambahkan dengan memilih menu Exp Mov Avg dari menu Advanced Options Overlay. Klik di sini untuk grafik live indikator MACD. Menggunakan MACD dengan StockCharts Scans Berikut adalah beberapa contoh pemindaian yang dapat digunakan anggota StockCharts untuk memindai berbagai sinyal MACD: MACD Bullish Signal Line Cross. Pemindaian ini menunjukkan saham yang diperdagangkan di atas rata-rata pergerakan 200 hari mereka dan memiliki crossover garis sinyal bullish di MACD. Perhatikan juga bahwa MACD diharuskan bersikap negatif untuk memastikan kenaikan ini terjadi setelah kemunduran. Pemindaian ini hanya dimaksudkan sebagai starter untuk penyempurnaan lebih lanjut. MACD Bearish Signal Line Cross. Pemindaian ini mengungkapkan saham yang diperdagangkan di bawah rata-rata pergerakan 200 hari mereka dan memiliki crossover garis sinyal bearish di MACD. Perhatikan juga bahwa MACD diwajibkan untuk bersikap positif untuk memastikan penurunan ini terjadi setelah terpental. Pemindaian ini hanya dimaksudkan sebagai starter untuk penyempurnaan lebih lanjut. Studi lebih lanjut: Dari sang pencipta, buku ini menawarkan studi komprehensif untuk menggunakan dan menafsirkan MACD. Analisis teknis - Alat Daya untuk Investor Aktif Gerald AppelPendahuluan ke ARIMA: model nonseasonal Persamaan peramalan ARIMA (p, d, q): Model ARIMA secara teori merupakan kelas model paling umum untuk meramalkan rangkaian waktu yang dapat dibuat untuk menjadi 8220stationary8221 dengan membedakan (jika perlu), mungkin bersamaan dengan transformasi nonlinier seperti penebangan atau pengapuran (jika perlu). Variabel acak yang merupakan deret waktu adalah stasioner jika sifat statistiknya konstan sepanjang waktu. Seri stasioner tidak memiliki tren, variasinya berkisar rata-rata memiliki amplitudo konstan, dan bergoyang secara konsisten. Yaitu pola waktu acak jangka pendeknya selalu terlihat sama dalam arti statistik. Kondisi terakhir ini berarti autokorelasinya (korelasi dengan penyimpangannya sendiri dari mean) tetap konstan dari waktu ke waktu, atau ekuivalen, bahwa spektrum kekuatannya tetap konstan seiring berjalannya waktu. Variabel acak dari bentuk ini dapat dilihat (seperti biasa) sebagai kombinasi sinyal dan noise, dan sinyal (jika ada) dapat menjadi pola reversi rata-rata yang cepat atau lambat, atau osilasi sinusoidal, atau alternasi cepat pada tanda , Dan itu juga bisa memiliki komponen musiman. Model ARIMA dapat dilihat sebagai filter 8220filter8221 yang mencoba memisahkan sinyal dari noise, dan sinyal tersebut kemudian diekstrapolasikan ke masa depan untuk mendapatkan perkiraan. Persamaan peramalan ARIMA untuk rangkaian waktu stasioner adalah persamaan linier (yaitu regresi-tipe) dimana prediktor terdiri dari kelambatan variabel dependen dan atau lag dari kesalahan perkiraan. Yaitu: Prediksi nilai Y adalah konstanta dan atau jumlah tertimbang dari satu atau lebih nilai Y dan satu angka tertimbang dari satu atau lebih nilai kesalahan terkini. Jika prediktor hanya terdiri dari nilai Y yang tertinggal, itu adalah model autoregresif murni (8220 self-regressed8221), yang hanyalah kasus khusus dari model regresi dan yang dapat dilengkapi dengan perangkat lunak regresi standar. Sebagai contoh, model autoregresif orde pertama (8220AR (1) 8221) untuk Y adalah model regresi sederhana dimana variabel independennya hanya Y yang tertinggal satu periode (LAG (Y, 1) dalam Statgrafik atau YLAG1 dalam RegresIt). Jika beberapa prediktor tertinggal dari kesalahan, model ARIMA TIDAK merupakan model regresi linier, karena tidak ada cara untuk menentukan error8221 8220last period8417s sebagai variabel independen: kesalahan harus dihitung berdasarkan periode-ke-periode Saat model dipasang pada data. Dari sudut pandang teknis, masalah dengan menggunakan kesalahan tertinggal sebagai prediktor adalah bahwa prediksi model8217 bukanlah fungsi linear dari koefisien. Meskipun mereka adalah fungsi linier dari data masa lalu. Jadi, koefisien pada model ARIMA yang mencakup kesalahan tertinggal harus diestimasi dengan metode optimasi nonlinier (8220 climb-climbing8221) daripada hanya dengan memecahkan sistem persamaan. Akronim ARIMA adalah singkatan Auto-Regressive Integrated Moving Average. Lags dari rangkaian stasioner dalam persamaan peramalan disebut istilah quotautoregressivequot, kelambatan kesalahan perkiraan disebut istilah kuotasi rata-rata quotmoving, dan deret waktu yang perlu dibedakan untuk dijadikan stasioner disebut versi seri integimental dari seri stasioner. Model random-walk dan random-trend, model autoregresif, dan model smoothing eksponensial adalah kasus khusus model ARIMA. Model ARIMA nonseasonal diklasifikasikan sebagai model quotARIMA (p, d, q) quot, di mana: p adalah jumlah istilah autoregresif, d adalah jumlah perbedaan nonseason yang diperlukan untuk stasioneritas, dan q adalah jumlah kesalahan perkiraan yang tertinggal dalam Persamaan prediksi Persamaan peramalan dibangun sebagai berikut. Pertama, izinkan y menunjukkan perbedaan D dari Y. yang berarti: Perhatikan bahwa perbedaan kedua Y (kasus d2) bukanlah selisih 2 periode yang lalu. Sebaliknya, ini adalah perbedaan pertama perbedaan dari perbedaan pertama. Yang merupakan analog diskrit dari derivatif kedua, yaitu percepatan lokal dari seri daripada tren lokalnya. Dalam hal y. Persamaan peramalan umum adalah: Di sini parameter rata-rata bergerak (9528217s) didefinisikan sehingga tanda-tanda mereka negatif dalam persamaan, mengikuti konvensi yang diperkenalkan oleh Box dan Jenkins. Beberapa penulis dan perangkat lunak (termasuk bahasa pemrograman R) mendefinisikannya sehingga mereka memiliki tanda plus. Bila nomor aktual dicolokkan ke dalam persamaan, tidak ada ambiguitas, tapi penting untuk mengetahui konvensi mana yang digunakan perangkat lunak Anda saat Anda membaca hasilnya. Seringkali parameter dilambangkan dengan AR (1), AR (2), 8230, dan MA (1), MA (2), 8230 dll. Untuk mengidentifikasi model ARIMA yang sesuai untuk Y. Anda memulai dengan menentukan urutan differencing (D) perlu membuat stasioner seri dan menghilangkan fitur musiman musiman, mungkin bersamaan dengan transformasi yang menstabilkan varians seperti penebangan atau pengapuran. Jika Anda berhenti pada titik ini dan meramalkan bahwa rangkaian yang dibedakan konstan, Anda hanya memiliki model berjalan acak atau acak acak. Namun, rangkaian stationarized masih memiliki kesalahan autokorelasi, menunjukkan bahwa beberapa jumlah istilah AR (p 8805 1) dan beberapa persyaratan MA (q 8805 1) juga diperlukan dalam persamaan peramalan. Proses penentuan nilai p, d, dan q yang terbaik untuk seri waktu tertentu akan dibahas di bagian catatan selanjutnya (yang tautannya ada di bagian atas halaman ini), namun pratinjau beberapa jenis Model ARIMA nonseasonal yang biasa ditemui diberikan di bawah ini. ARIMA (1,0,0) model autoregresif orde pertama: jika seri stasioner dan autokorelasi, mungkin dapat diprediksi sebagai kelipatan dari nilai sebelumnya, ditambah konstanta. Persamaan peramalan dalam kasus ini adalah 8230 yang Y regresi pada dirinya sendiri tertinggal oleh satu periode. Ini adalah model konstanta 8220ARIMA (1,0,0) constant8221. Jika mean Y adalah nol, maka istilah konstan tidak akan disertakan. Jika koefisien kemiringan 981 1 positif dan kurang dari 1 besarnya (harus kurang dari 1 jika Y adalah stasioner), model tersebut menggambarkan perilaku rata-rata pada nilai periode berikutnya yang diperkirakan akan menjadi 981 1 kali sebagai Jauh dari mean sebagai nilai periode ini. Jika 981 1 negatif, ia memprediksi perilaku rata-rata dengan bergantian tanda, yaitu juga memprediksi bahwa Y akan berada di bawah rata-rata periode berikutnya jika berada di atas rata-rata periode ini. Dalam model autoregresif orde kedua (ARIMA (2,0,0)), akan ada istilah Y t-2 di sebelah kanan juga, dan seterusnya. Bergantung pada tanda dan besaran koefisien, model ARIMA (2,0,0) bisa menggambarkan sistem yang pembalikan rata-rata terjadi dengan mode sinusoidal oscillating, seperti gerak massa pada pegas yang mengalami guncangan acak. . ARIMA (0,1,0) berjalan acak: Jika seri Y tidak stasioner, model yang paling sederhana untuk model ini adalah model jalan acak, yang dapat dianggap sebagai kasus pembatas model AR (1) dimana autoregresif Koefisien sama dengan 1, yaitu deret dengan reversi mean yang jauh lebih lambat. Persamaan prediksi untuk model ini dapat ditulis sebagai: di mana istilah konstan adalah perubahan periode-ke-periode rata-rata (yaitu drift jangka panjang) di Y. Model ini dapat dipasang sebagai model regresi yang tidak mencegat dimana Perbedaan pertama Y adalah variabel dependen. Karena hanya mencakup perbedaan nonseasonal dan istilah konstan, model ini diklasifikasikan sebagai model quotARIMA (0,1,0) dengan konstan. Model acak-berjalan-tanpa-undian akan menjadi ARIMA (0,1, 0) model tanpa ARIMA konstan (1,1,0) membedakan model autoregresif orde pertama: Jika kesalahan model jalan acak autokorelasi, mungkin masalahnya dapat diperbaiki dengan menambahkan satu lag variabel dependen ke persamaan prediksi- -yaitu Dengan mengundurkan diri dari perbedaan pertama Y pada dirinya sendiri yang tertinggal satu periode. Ini akan menghasilkan persamaan prediksi berikut: yang dapat diatur ulang ke Ini adalah model autoregresif orde pertama dengan satu urutan perbedaan nonseasonal dan istilah konstan - yaitu. Sebuah model ARIMA (1,1,0). ARIMA (0,1,1) tanpa perataan eksponensial sederhana: Strategi lain untuk memperbaiki kesalahan autokorelasi dalam model jalan acak disarankan oleh model pemulusan eksponensial sederhana. Ingatlah bahwa untuk beberapa rangkaian waktu nonstasioner (misalnya yang menunjukkan fluktuasi yang bising di sekitar rata-rata yang bervariasi secara perlahan), model jalan acak tidak berjalan sebaik rata-rata pergerakan nilai masa lalu. Dengan kata lain, daripada mengambil pengamatan terbaru sebagai perkiraan pengamatan berikutnya, lebih baik menggunakan rata-rata beberapa pengamatan terakhir untuk menyaring kebisingan dan memperkirakan secara lebih akurat mean lokal. Model pemulusan eksponensial sederhana menggunakan rata-rata pergerakan rata-rata tertimbang eksponensial untuk mencapai efek ini. Persamaan prediksi untuk model pemulusan eksponensial sederhana dapat ditulis dalam sejumlah bentuk ekuivalen matematis. Salah satunya adalah bentuk koreksi yang disebut 8220error correction8221, dimana ramalan sebelumnya disesuaikan dengan kesalahan yang dibuatnya: Karena e t-1 Y t-1 - 374 t-1 menurut definisinya, ini dapat ditulis ulang sebagai : Yang merupakan persamaan peramalan ARIMA (0,1,1) - tanpa perkiraan konstan dengan 952 1 1 - 945. Ini berarti bahwa Anda dapat menyesuaikan smoothing eksponensial sederhana dengan menentukannya sebagai model ARIMA (0,1,1) tanpa Konstan, dan perkiraan koefisien MA (1) sesuai dengan 1-minus-alpha dalam formula SES. Ingatlah bahwa dalam model SES, usia rata-rata data dalam prakiraan 1 periode adalah 1 945. yang berarti bahwa mereka cenderung tertinggal dari tren atau titik balik sekitar 1 945 periode. Dengan demikian, rata-rata usia data dalam prakiraan 1-periode-depan model ARIMA (0,1,1) - tanpa model konstan adalah 1 (1 - 952 1). Jadi, misalnya, jika 952 1 0,8, usia rata-rata adalah 5. Karena 952 1 mendekati 1, model ARIMA (0,1,1) -tanpa-konstan menjadi rata-rata bergerak jangka-panjang, dan sebagai 952 1 Pendekatan 0 menjadi model random-walk-without-drift. Apa cara terbaik untuk memperbaiki autokorelasi: menambahkan istilah AR atau menambahkan istilah MA Dalam dua model sebelumnya yang dibahas di atas, masalah kesalahan autokorelasi dalam model jalan acak diperbaiki dengan dua cara yang berbeda: dengan menambahkan nilai lag dari seri yang berbeda Ke persamaan atau menambahkan nilai tertinggal dari kesalahan perkiraan. Pendekatan mana yang terbaik Aturan praktis untuk situasi ini, yang akan dibahas lebih rinci nanti, adalah bahwa autokorelasi positif biasanya paling baik ditangani dengan menambahkan istilah AR pada model dan autokorelasi negatif biasanya paling baik ditangani dengan menambahkan MA istilah. Dalam deret waktu bisnis dan ekonomi, autokorelasi negatif sering muncul sebagai artefak perbedaan. (Secara umum, differencing mengurangi autokorelasi positif dan bahkan dapat menyebabkan perubahan dari autokorelasi positif ke negatif.) Jadi, model ARIMA (0,1,1), di mana perbedaannya disertai dengan istilah MA, lebih sering digunakan daripada Model ARIMA (1,1,0). ARIMA (0,1,1) dengan perataan eksponensial sederhana konstan dengan pertumbuhan: Dengan menerapkan model SES sebagai model ARIMA, Anda benar-benar mendapatkan fleksibilitas. Pertama-tama, perkiraan koefisien MA (1) dibiarkan negatif. Ini sesuai dengan faktor pemulusan yang lebih besar dari 1 dalam model SES, yang biasanya tidak diizinkan oleh prosedur pemasangan model SES. Kedua, Anda memiliki pilihan untuk menyertakan istilah konstan dalam model ARIMA jika Anda mau, untuk memperkirakan tren nol-rata-rata. Model ARIMA (0,1,1) dengan konstanta memiliki persamaan prediksi: Prakiraan satu periode dari model ini secara kualitatif serupa dengan model SES, kecuali bahwa lintasan perkiraan jangka panjang biasanya adalah Garis miring (kemiringannya sama dengan mu) dan bukan garis horizontal. ARIMA (0,2,1) atau (0,2,2) tanpa pemulusan eksponensial linier konstan: Model pemulusan eksponensial linier adalah model ARIMA yang menggunakan dua perbedaan nonseasonal dalam hubungannya dengan persyaratan MA. Perbedaan kedua dari seri Y bukan hanya perbedaan antara Y dan dirinya tertinggal dua periode, namun ini adalah perbedaan pertama dari perbedaan pertama - i. Perubahan perubahan Y pada periode t. Jadi, perbedaan kedua Y pada periode t sama dengan (Y t - Y t-1) - (Y t-1 - Y t-2) Y t - 2Y t-1 Y t-2. Perbedaan kedua dari fungsi diskrit sama dengan turunan kedua dari fungsi kontinu: ia mengukur kuotasi kuadrat atau quotcurvaturequot dalam fungsi pada suatu titik waktu tertentu. Model ARIMA (0,2,2) tanpa konstan memprediksi bahwa perbedaan kedua dari rangkaian sama dengan fungsi linier dari dua kesalahan perkiraan terakhir: yang dapat disusun ulang sebagai: di mana 952 1 dan 952 2 adalah MA (1) dan MA (2) koefisien. Ini adalah model pemulusan eksponensial linear umum. Dasarnya sama dengan model Holt8217s, dan model Brown8217s adalah kasus khusus. Ini menggunakan rata-rata pergerakan tertimbang eksponensial untuk memperkirakan tingkat lokal dan tren lokal dalam rangkaian. Perkiraan jangka panjang dari model ini menyatu dengan garis lurus yang kemiringannya bergantung pada tren rata-rata yang diamati menjelang akhir rangkaian. ARIMA (1,1,2) tanpa perataan eksponensial eksponensial yang terfragmentasi. Model ini diilustrasikan dalam slide yang menyertainya pada model ARIMA. Ini mengekstrapolasikan tren lokal di akhir seri namun meratakannya pada cakrawala perkiraan yang lebih panjang untuk memperkenalkan catatan konservatisme, sebuah praktik yang memiliki dukungan empiris. Lihat artikel di quotWhy the Damped Trend karyaquot oleh Gardner dan McKenzie dan artikel quotGolden Rulequot oleh Armstrong dkk. Untuk rinciannya Umumnya dianjurkan untuk berpegang pada model di mana setidaknya satu dari p dan q tidak lebih besar dari 1, yaitu jangan mencoba menyesuaikan model seperti ARIMA (2,1,2), karena hal ini cenderung menyebabkan overfitting. Dan isu-isu kuotom-faktorquot yang dibahas secara lebih rinci dalam catatan tentang struktur matematis model ARIMA. Implementasi Spreadsheet: Model ARIMA seperti yang dijelaskan di atas mudah diterapkan pada spreadsheet. Persamaan prediksi hanyalah persamaan linier yang mengacu pada nilai-nilai masa lalu dari rangkaian waktu asli dan nilai kesalahan masa lalu. Dengan demikian, Anda dapat membuat spreadsheet peramalan ARIMA dengan menyimpan data di kolom A, rumus peramalan pada kolom B, dan kesalahan (data minus prakiraan) di kolom C. Rumus peramalan pada sel biasa di kolom B hanya akan menjadi Sebuah ekspresi linier yang mengacu pada nilai-nilai pada baris-kolom sebelumnya dari kolom A dan C, dikalikan dengan koefisien AR atau MA yang sesuai yang disimpan di sel-sel di tempat lain pada spreadsheet.GASES, LIQUIDS dan aplikasi SOLIDS dari model partikel untuk tiga keadaan model partikel materi, Menjelaskan, menjelaskan sifat-sifat gas, cairan dan padatan Doc Browns Chemistry KS4 sains Catatan Revisi GCSEIGCSE Perbandingan sifatnya dari GASES, LIQUIDS and SOLIDS States of Matter catatan revisi gasliquidsolid Bagian 1 Model partikel kinetik dan menjelaskan dan menjelaskan sifat-sifat gas , Cairan dan padatan, perubahan dan solusi negara (bagian 1a sampai 3d) Anda harus tahu bahwa ketiga keadaan materi itu padat, cair dan gas. Peleburan dan pembekuan berlangsung pada titik leleh, mendidih dan kondensasi berlangsung pada titik didih. Ketiga keadaan materi dapat diwakili oleh model sederhana di mana partikel diwakili oleh bola padat kecil. Teori partikel dapat membantu menjelaskan pencairan, perebusan, pembekuan dan pengembunan. Jumlah energi yang diperlukan untuk mengubah keadaan dari padatan menjadi cair dan dari cair ke gas bergantung pada kekuatan kekuatan antara partikel substansi dan sifat partikel yang terlibat tergantung pada jenis ikatan dan struktur zat. Semakin kuat kekuatan antar partikel semakin tinggi titik leleh dan titik didih zat. Untuk rinciannya lihat struktur dan catatan ikatan. Keadaan fisik yang diadopsi material bergantung pada struktur, suhu dan tekanannya. Simbol negara yang digunakan dalam persamaan: (g) larutan cairan padat aqous (aq) berair (aq) larutan padat berarti sesuatu yang dilarutkan dalam air Sebagian besar diagram partikel pada halaman ini adalah representasi 2D dari struktur dan keadaannya CONTOH TIGA FISIK STATES OF MATTER GASES mis Campuran udara di sekitar kita (termasuk oksigen yang dibutuhkan untuk pembakaran) dan uap bertekanan tinggi pada boiler dan silinder lokomotif uap. Semua gas di udara tidak terlihat, tidak berwarna dan transparan. Perhatikan bahwa uap yang Anda lihat di luar ketel atau lokomotif uap sebenarnya adalah tetesan cairan air yang halus, terbentuk dari uap gas buang yang dikeluarkan saat memenuhi udara dingin perubahan gas ke cairan (efek yang sama pada kabut dan kabut) . LIQUIDS mis. Air adalah contoh yang paling umum, tapi begitu juga susu, mentega panas, bensin, minyak, merkuri atau alkohol dalam termometer. SOLIDS mis. Batu, semua logam pada suhu kamar (kecuali merkuri), karet sepatu boot dan sebagian besar benda fisik di sekitar Anda. Sebenarnya sebagian besar benda tidak berguna kecuali jika memiliki struktur padat. Pada halaman ini sifat fisik dasar gas, cairan dan padatan dijelaskan dalam bentuk struktur, gerakan partikel (teori partikel kinetik), efek perubahan suhu dan tekanan, dan model partikel. Digunakan untuk menjelaskan sifat dan karakteristik ini. Mudah-mudahan, teori dan fakta akan sesuai untuk memberi para siswa pemahaman yang jelas tentang dunia material di sekitar mereka dalam hal gas, cairan dan padatan yang disebut sebagai tiga keadaan fisik materi. Perubahan keadaan yang dikenal sebagai pencairan, peleburan, pendidihan, penguapan, pengembunan, pencairan, pembekuan, pemadatan, kristalisasi dijelaskan dan dijelaskan dengan gambar model partikel untuk membantu pemahaman. Ada juga penyebutan cairan yang mudah larut dan tidak bercampur dan menjelaskan persyaratan volatile dan volatilitas saat diterapkan pada cairan. Catatan revisi tentang keadaan materi ini seharusnya berguna untuk kursus sains kimia AQA, Edexcel dan OCR GCSE (91) yang baru. Subindex untuk bagian Bagian I (halaman ini): 1.1. The Three States of Matter, model teori partikel gasliquidsolid Tiga keadaan materi padat, cair dan gas. Baik pencairan dan pembekuan bisa terjadi pada titik leleh, sedangkan mendidih dan kondensasi berlangsung pada titik didih. Penguapan bisa terjadi pada suhu apapun dari permukaan cair. Anda bisa mewakili tiga keadaan materi dengan model partikel sederhana. Dalam modeldiagrams ini, partikel diwakili oleh bola padat kecil (struktur elektron diabaikan). Teori partikel kinetik dapat membantu menjelaskan perubahan keadaan seperti pencairan, pendinginan, pembekuan dan pengembunan. Jumlah energi yang dibutuhkan untuk mengubah keadaan dari padatan menjadi cair atau dari cair ke gas bergantung pada kekuatan kekuatan antara partikel substansi. Kekuatan ini mungkin merupakan kekuatan intermolekuler yang relatif lemah (ikatan antarmolekul) atau ikatan kimia kuat (ionik, kovalen atau logam). Sifat partikel yang terlibat tergantung pada jenis ikatan kimia dan struktur zat. Semakin kuat kekuatan tarik antara partikel semakin tinggi titik lebur dan titik didih zatnya APA ITU TIGA NEGARA MATERI Sebagian besar bahan dapat digambarkan sebagai gas, cair atau padat. MENGAPA MEREKA SEPERTI APA YANG MEREKA Saja mengetahui cukup, kita membutuhkan teori gas yang komprehensif, yang dapat menjelaskan perilaku mereka dan membuat prediksi tentang apa yang terjadi mis. Jika kita mengubah suhu atau tekanan. BAGAIMANA KITA MENJELASKAN BAGAIMANA MEREKA MEMILIKI Kita memerlukan model teoritis mis. Teori partikel yang didukung oleh bukti eksperimental. MODEL PARTIKEL YANG BISA MEMBANTU KAMI MEMAHAMI SIFAT DAN KARAKTERISTIK MEREKA MENGAPA SAYA PENTING UNTUK MENGETAHUI SIFAT-SIFATNYA GAS, LIQUIDS DAN SOLIDS Penting dalam industri kimia untuk mengetahui tentang perilaku gas, cairan dan padatan dalam proses kimia mis. Apa yang terjadi pada keadaan yang berbeda dengan perubahan suhu dan tekanan. Apa itu TEORI PARTIKEL KINETIKA, cairan dan padatan Teori partikel kinetik keadaan materi didasarkan pada gagasan semua bahan yang ada sebagai partikel sangat kecil yang mungkin merupakan atom atau molekul individu dan interaksinya satu sama lain. Oleh tabrakan dalam gas atau cairan atau oleh getaran dan ikatan kimia dalam padatan. DAPATKAN KAMI MEMBUAT PREDIKSI BERDASARKAN SIFAT-SIFAT KARAKTERISTIK Halaman ini memperkenalkan deskripsi fisik umum zat-zat di tingkat klasifikasi fisik (nonkritis) yang paling sederhana yaitu gas, cairan atau zat padat. NAMUN, halaman web ini juga memperkenalkan model partikel di mana lingkaran kecil mewakili sebuah atom atau molekul yaitu partikel tertentu atau satuan zat yang paling sederhana. Bagian ini cukup abstrak karena Anda berbicara tentang partikel yang tidak dapat Anda lihat secara terpisah, hanya material massal dan karakter fisik dan propertinya. Apakah ada LIMITASI pada model partikel Partikel diperlakukan sebagai bola inelastis sederhana dan hanya berperilaku seperti bola snooker menit yang terbang di sekitar, tidak sepenuhnya benar, tapi terbang melintas secara acak tanpa henti Meskipun partikel diasumsikan sebagai bola keras dan inelastis. , Pada kenyataannya mereka adalah segala bentuk dan putaran dan tekuk pada tumbukan dengan partikel lain dan ketika mereka bereaksi, mereka terbagi menjadi fragmen saat ikatan pecah. Model sederhana tidak mengasumsikan kekuatan di antara partikel-partikel itu, tidak benar, model ini memperhitungkan sedikit kekuatan di antara partikel-partikel, bahkan pada gas-gas yang Anda dapatkan dengan kekuatan antarmolekul sangat lemah. Model partikel tidak memperhitungkan ukuran sebenarnya partikel mis. Ionsmolekul dapat berukuran berbeda secara luas mis. Bandingkan molekul etena dengan molekul poli (etena) Ruang di antara partikel APA ITU NEGARA YANG BERKELANJUTAN APA YANG DAPAT DILARANG DARI GAS BAGAIMANA BERBAGAI PARTIKEL BERBEDA Bagaimana teori teori partikel kinetik menjelaskan sifat gas A gas Tidak memiliki bentuk atau volume tetap, tapi selalu menyebar untuk mengisi wadah - molekul gas akan berdifusi ke tempat yang tersedia. Hampir tidak ada kekuatan tarik-menarik antara partikel sehingga mereka benar-benar bebas satu sama lain. Partikel secara luas ditempatkan dan tersebar pada bergerak cepat secara acak ke seluruh wadah sehingga tidak ada ketertiban dalam sistem. Partikel bergerak secara linier dan cepat ke segala arah. Dan sering bertabrakan satu sama lain dan sisi wadah. Tumbukan partikel gas dengan permukaan wadah menyebabkan tekanan gas. Pada memantul dari permukaan mereka mengerahkan kekuatan dalam melakukannya. Dengan kenaikan suhu. Partikel bergerak lebih cepat saat mereka mendapatkan energi kinetik. Tingkat tumbukan antara partikel itu sendiri dan permukaan wadah meningkat dan ini meningkatkan tekanan gas misalnya di lokomotif uap atau volume wadah jika bisa meluas misalnya seperti balon. Gas memiliki kerapatan (cahaya) sangat rendah karena partikelnya begitu berjarak dalam wadah (density mass volume). Density order: gas cair gtgtgt gt gtgtgt Gas mengalir dengan bebas karena tidak ada kekuatan daya tarik yang efektif antara molekul partikel gas. Kemudahan urutan aliran. Cairan gtgtgt cair (tidak ada aliran nyata dalam padatan kecuali jika Anda mengaduknya) Karena gas dan cairan ini digambarkan sebagai cairan. Gas tidak memiliki permukaan. Dan tidak ada bentuk atau volume tetap. Dan karena kurangnya daya tarik partikel, mereka selalu menyebar dan mengisi wadah apapun (jadi volume volume gas kontainer). Gas mudah dikompres karena ruang kosong di antara partikel. Kemudahan kompresi order. Gas gas Bila gas dikurung dalam wadah, partikel akan menyebabkan dan menggunakan tekanan gas yang diukur di atmosfir (atm) atau Pascal (1,0 Pa 1,0 Nm 2), gas tidak mengandung zat terlarut. Tekanan adalah forcearea yaitu efek dari semua tumbukan pada permukaan wadah. Tekanan gas disebabkan oleh kekuatan yang diciptakan oleh jutaan dampak partikel gas kecil individu di sisi wadah. Misalnya, jika jumlah partikel gas dalam wadah berlipat ganda, tekanan gas dua kali lipat karena dua kali lipat jumlah molekul melipatgandakan jumlah dampak pada sisi wadah sehingga kekuatan benturan total per satuan luas juga berlipat ganda. Dua kali lipat dari dampak partikel menggandakan tekanan digambarkan dalam dua diagram di bawah ini. Jika volume wadah tertutup rapat dijaga konstan dan gas di dalamnya dipanaskan sampai suhu yang lebih tinggi, tekanan gas akan meningkat. Alasan untuk ini adalah bahwa saat partikel dipanaskan, mereka mendapatkan energi kinetik dan bergerak rata-rata lebih cepat. Karena itu mereka akan bertabrakan dengan sisi kontainer dengan kekuatan benturan yang lebih besar. Sehingga meningkatkan tekanan. Ada juga frekuensi tabrakan yang lebih besar dengan sisi wadah NAMUN ini merupakan faktor minor dibandingkan dengan efek peningkatan energi kinetik dan kenaikan rata-rata kekuatan benturan. Oleh karena itu jumlah gas yang tetap dalam wadah tertutup dengan volume konstan, semakin tinggi suhu semakin besar tekanan dan semakin rendah suhu, semakin rendah tekanannya. Untuk perhitungan gas pressuretemperature lihat Bagian 2 Hukum CharlessGayLussacs Jika volume wadah dapat berubah, gas mudah berkembang pada pemanasan karena kurangnya daya tarik partikel, dan siap berkontraksi pada pendinginan. Pada pemanasan, partikel gas mendapatkan energi kinetik. Bergerak lebih cepat dan tekan sisi wadah lebih sering. Dan secara signifikan, mereka memukul dengan kekuatan yang lebih besar. Bergantung pada situasi kontainer, salah satu atau kedua tekanan atau volume akan meningkat (terbalik pada pendinginan). Catatan: Ini adalah volume gas yang mengembang TIDAK molekulnya, mereka tetap berukuran sama Jika tidak ada batasan volume, ekspansi pada pemanasan jauh lebih besar untuk gas daripada cairan dan padatan karena tidak ada daya tarik yang signifikan antara partikel gas. Energi kinetik yang meningkat rata-rata akan membuat tekanan gas meningkat dan gas akan mencoba untuk memperluas volume jika diizinkan untuk mis. Balon di ruangan yang hangat secara signifikan lebih besar dari balon yang sama di ruangan yang dingin Untuk perhitungan volumetemperatur gas lihat Bagian 2 Hukum CharlessGayLussacs DIFUSI DALAM Gas: Gerakan cepat dan acak alami partikel ke segala arah berarti bahwa gas mudah menyebar atau menyebar. Pergerakan bersih gas tertentu akan berada di arah dari konsentrasi rendah ke konsentrasi yang lebih tinggi, turunkan gradien difusi socalled. Ffusi berlanjut sampai konsentrasi seragam di seluruh wadah gas, namun SEMUA partikel terus bergerak dengan energi kinetik yang pernah ada. Difusi lebih cepat terjadi pada gas daripada cairan dimana ada lebih banyak ruang untuk dipindahkan (percobaan diilustrasikan di bawah ini) dan difusi adalah Diabaikan dalam padatan karena pengepakan partikel yang dekat. Difusi bertanggung jawab atas penyebaran bau bahkan tanpa gangguan udara mis. Gunakan parfum, buka stoples kopi atau bau bensin di sekitar garasi. Laju difusi meningkat dengan kenaikan suhu saat partikel mendapatkan energi kinetik dan bergerak lebih cepat. Bukti lain untuk pergerakan partikel acak termasuk difusi. Ketika partikel asap dilihat di bawah mikroskop, mereka tampak menari saat diterangi sinar lampu pada suhu 90 o ke arah penayangan. Hal ini karena partikel asap muncul dengan memantulkan cahaya dan tarian karena jutaan hits acak dari molekul udara bergerak cepat. Ini disebut gerak Brown (lihat di bawah cairan). Pada saat tertentu, hitnya tidak akan genap, jadi partikel asapnya bisa menjadi pukulan yang lebih besar secara acak. Percobaan difusi dua molekul gas diilustrasikan di atas dan dijelaskan di bawah Sebuah tabung kaca panjang (diameter 24 cm) diisi di salah satu ujungnya dengan steker kapas yang direndam dalam conc. Asam klorida disegel dengan karet bung (untuk kesehatan dan keselamatan) dan tabung tetap terjaga diam, dijepit dalam posisi horizontal. Serangkaian conc yang serupa. Larutan amonia ditempatkan di ujung yang lain. Soket wol kapas yang dibasahi akan mengeluarkan asap HCl dan NH3 masing-masing, dan jika tabung dibiarkan tidak terganggu dan horizontal, meskipun tidak ada gerakan tabung, mis. Tidak bergetar untuk mencampur dan tidak adanya konveksi, awan putih terbentuk sekitar 1 3 rd sepanjang conc. Ujung tabung asam klorida. Penjelasan: Apa yang terjadi adalah gas tak berwarna, amonia dan hidrogen klorida, berdifusi ke tabung dan bereaksi membentuk kristal putih halus dari garam amonium klorida. Ammonia hidrogen klorida gt amonium klorida NH 3 (g) HCl (g) gt NH 4 Cl (s) Perhatikan aturannya: Semakin kecil massa molekulnya, semakin besar kecepatan rata-rata molekul (tetapi semua gas memiliki energi kinetik rata-rata yang sama Pada suhu yang sama). Oleh karena itu semakin kecil massa molekulnya, semakin cepat gas berdifusi. misalnya M r (NH 3) 14 1x3 17. Bergerak lebih cepat dari M r (HCl) 1 35,5 36,5 DAN itulah mengapa mereka bertemu di dekat ujung HCl dari tabung Jadi eksperimen tidak hanya merupakan bukti pergerakan molekul. Ini juga merupakan bukti bahwa molekul molekul yang berbeda bergerak dengan kecepatan berbeda. Untuk perawatan matematis lihat Grahams of the Difusion Sebuah gas berwarna, lebih berat dari pada udara (kepadatan lebih besar), dimasukkan ke dalam tabung gas bawah dan tabung gas kedua dari udara tanpa warna yang lebih rendah ditempatkan di atasnya dipisahkan dengan penutup kaca. Percobaan difusi harus tertutup pada suhu konstan untuk meminimalkan gangguan konveksi. Jika penutup kaca dilepaskan maka (i) gas udara tak berwarna berdifusi ke dalam gas coklat berwarna dan (ii) bromin berdifusi naik ke udara. Gerakan partikel acak yang mengarah ke pencampuran tidak dapat terjadi karena konveksi karena gas yang lebih padat mulai dari bawah. Tidak ada guncangan atau sarana pencampuran lainnya yang diperlukan. Gerakan acak kedua partikel cukup untuk memastikan bahwa kedua gas akhirnya menjadi benar-benar dicampur oleh difusi (menyebar satu sama lain). Ini adalah bukti yang jelas untuk difusi karena pergerakan kontinu acak dari semua partikel gas dan, pada awalnya, pergerakan bersih satu jenis partikel dari yang lebih tinggi ke konsentrasi yang lebih rendah (turunkan gradien difusi). Bila dicampur penuh, tidak ada perubahan distribusi warna lebih lanjut yang diamati. TAPI gerakan partikel acak terus berlanjut. Lihat juga bukti lain di bagian cairan setelah model partikel untuk diagram difusi di bawah ini. Sebuah model partikel difusi dalam gas. Bayangkan gradien difusi dari kiri ke kanan untuk partikel hijau ditambahkan ke partikel biru di sebelah kiri. Jadi, untuk partikel hijau, migrasi bersih dari kiri ke kanan dan akan berlanjut, dalam wadah tertutup, sampai semua partikel merata dalam wadah gas (seperti yang digambarkan). Difusi lebih cepat dalam gas dibandingkan dengan larutan cair karena ada lebih banyak ruang di antara partikel untuk partikel lain bergerak secara acak. Bila padat dipanaskan partikelnya bergetar lebih kuat saat mereka mendapatkan energi kinetik dan kekuatan tarik partikel melemah. Akhirnya, pada titik lebur. Kekuatan yang menarik terlalu lemah untuk menahan partikel dalam struktur secara teratur dan dengan demikian padatannya meleleh. Perhatikan bahwa kekuatan antarmolekul masih ada untuk menahan cairan curah bersama tapi efeknya tidak cukup kuat untuk membentuk kisi kristal yang dipesan dengan solid. Partikel menjadi bebas untuk bergerak dan kehilangan pengaturan tertata. Energi dibutuhkan untuk mengatasi daya tarik dan memberi partikel energi kinetik getaran yang meningkat. Jadi panas diambil dari sekitarnya dan mencair adalah proses endotermik (916H ve). Perubahan energi untuk perubahan keadaan fisik ini untuk berbagai zat ditangani di bagian Catatan Energetik. Dijelaskan menggunakan teori partikel kinetik cairan dan padatan Pada pendinginan, partikel cair kehilangan energi kinetik sehingga dapat menjadi lebih kuat tertarik satu sama lain. Bila suhunya cukup rendah, energi kinetik partikel tidak mencukupi untuk mencegah kekuatan menarik partikel yang menyebabkan padatan terbentuk. Akhirnya pada titik beku kekuatan daya tarik cukup untuk menghilangkan kebebasan bergerak yang tersisa (dalam hal satu tempat ke tempat lain) dan partikel berkumpul untuk membentuk susunan padat yang dipesan (walaupun partikelnya masih memiliki energi kinetik getaran. Harus dilepas ke sekitarnya, sangat aneh, pembekuan adalah proses eksotermik (916H) perubahan energi komparatif perubahan keadaan gas ltgt cair ltgt solid 2f (i) Kurva pendinginan Apa yang terjadi pada suhu suatu zat Jika didinginkan dari keadaan gas ke keadaan padat Perhatikan suhu tetap konstan selama perubahan keadaan kondensasi pada suhu Tc dan freezingsolidifying pada suhu Tf Hal ini karena semua energi panas dilepaskan pada pendinginan pada suhu ini (pemanasan laten Atau enthalpies of state change), memungkinkan penguatan kekuatan antarpartikel (ikatan antarmolekul) tanpa suhu turun. Kehilangan panas adalah kompensasi D oleh eksotermik meningkatkan daya tarik antarmolekul. Di antara bagian perubahan keadaan horizontal pada grafik, Anda dapat melihat penghilangan energi mengurangi energi kinetik partikel, menurunkan suhu zat. Lihat bagian 2. untuk penjelasan rinci tentang perubahan negara. Kurva pendinginan merangkum perubahan: Untuk setiap perubahan keadaan, energi harus dilepaskan. Dikenal sebagai panas laten. Nilai energi aktual untuk perubahan keadaan fisik ini untuk berbagai zat ditangani secara lebih rinci dalam Catatan Energi. 2f (ii) Kurva Pemanasan. Apa yang terjadi pada suhu suatu zat jika dipanaskan dari keadaan padat ke keadaan gas Perhatikan suhu tetap konstan selama perubahan keadaan pelelehan pada temperatur Tm dan mendidih pada suhu Tb. Hal ini karena semua energi yang diserap dalam pemanasan pada suhu ini (pemanasan laten atau enthalpies perubahan keadaan), berlanjut menjadi melemahnya kekuatan antarpartikel (ikatan antarmolekul) tanpa kenaikan suhu. Gain panas sama dengan energi diserap endothermicheat yang dibutuhkan untuk mengurangi kekuatan antarmolekul. . Di antara bagian perubahan keadaan horizontal pada grafik, Anda dapat melihat masukan energi meningkatkan energi kinetik partikel dan menaikkan suhu zat. Lihat bagian 2. untuk penjelasan rinci tentang perubahan negara. Kurva pemanasan merangkum perubahan: Untuk setiap perubahan keadaan, energi harus ditambahkan. Dikenal sebagai panas laten. Nilai energi aktual untuk perubahan keadaan fisik ini untuk berbagai zat ditangani secara lebih rinci dalam Catatan Energi. PANAS KHUSUS PANAS Panas laten untuk perubahan keadaan cairan padat ltgt disebut panas pelepasan fusi khusus (untuk pencairan atau pembekuan). Panas laten untuk negara mengubah gas ltgt cair disebut panas laten yang spesifik dari penguapan (untuk pengembunan, penguapan atau pendidihan) Untuk informasi lebih lanjut tentang panas laten, lihat catatan fisika saya tentang panas laten tertentu Dijelaskan dengan menggunakan teori partikel kinetik gas dan padatan Ini Adalah saat padatan, pada pemanasan, langsung berubah menjadi gas tanpa mencair, DAN gas pada pendinginan melakukan reformasi yang solid secara langsung tanpa terkondensasi pada cairan. Sublimasi biasanya hanya melibatkan perubahan fisik NAMUN tidak selalu sesederhana itu (lihat amonium klorida). Teori dalam hal partikel. Bila padat dipanaskan, partikel bergetar dengan kekuatan yang meningkat dari energi panas tambahan. Jika partikel memiliki cukup energi kinetik getaran untuk sebagian mengatasi kekuatan menarik particleparticle yang Anda harapkan akan meleleh. NAMUN, jika partikel pada titik ini memiliki energi yang cukup pada titik ini yang akan menyebabkan mendidih, cairan TIDAK terbentuk dan padatan berubah langsung menjadi gas. Secara keseluruhan perubahan endotermik. Energi diserap dan dibawa masuk ke sistem. Pada pendinginan, partikel bergerak lebih lambat dan memiliki energi kinetik yang kurang. Akhirnya, ketika energi kinetik partikel cukup rendah, akan memungkinkan kekuatan menarik particleparticle untuk menghasilkan cairan. NAMUN energi mungkin cukup rendah untuk memungkinkan pembentukan langsung dari padatan, yaitu partikel TIDAK memiliki cukup energi kinetik untuk mempertahankan keadaan cair Perubahan eksotermik keseluruhan. Energi dilepaskan dan diberikan ke sekitarnya. Bahkan pada botol suhu kamar kristal yodium padat terbentuk di bagian atas botol di atas padatan. Semakin hangat labanya, semakin banyak kristal terbentuk saat mendingin di malam hari. Jika Anda dengan lembut memanaskan iodium dalam tabung reaksi, Anda akan melihat yodium dengan mudah luhur dan rekristalisasi di permukaan yang lebih dingin di dekat bagian atas tabung reaksi. Pembentukan bentuk beku tertentu melibatkan pembekuan langsung uap air (gas). Frost juga bisa menguap langsung kembali ke uap air (gas) dan ini terjadi pada musim dingin yang kering dan sangat dingin di Gurun Gobi pada hari yang cerah. H 2 O (s) H 2 O (g) (hanya perubahan fisik) Karbon dioksida padat (es kering) terbentuk pada pendinginan gas sampai kurang dari 78 o C. Pada pemanasan, perubahannya langsung berubah menjadi gas yang sangat dingin. Mengembunkan uap air di udara ke kabut, maka penggunaannya dalam efek panggung. CO 2 (s) CO 2 (g) (hanya perubahan fisik) Pada pemanasan dengan kuat pada tabung reaksi, amonium klorida padat putih. Terurai menjadi campuran dua gas amonia tak berwarna dan hidrogen klorida. Pada pendinginan reaksi dibalik dan perbaikan amonium klorida padat di permukaan atas tabung uji yang lebih dingin. Amonium klorida energi panas amonia hidrogen klorida T ini melibatkan perubahan kimia dan fisik dan lebih rumit daripada contoh 1. sampai 3. Sebenarnya kristal amonium klorida ionik berubah menjadi gas amonia dan hidrogen klorida kovalen yang secara alami jauh lebih mudah menguap ( Zat kovalen umumnya memiliki titik leleh dan titik didih yang jauh lebih rendah daripada zat ionik). Gambar partikel cair tidak terlihat di sini, namun model lainnya sepenuhnya berlaku terlepas dari perubahan keadaan yang melibatkan pembentukan cairan. Model partikel GAS dan model partikel SOLID link. HARAP DIPERHATIKAN, Pada tingkat studi yang lebih tinggi. Anda perlu mempelajari diagram fase gls untuk air dan kurva tekanan uap es pada suhu tertentu. Misalnya, jika tekanan uap ambien kurang dari tekanan uap ekuilibrium pada suhu es, sublimasi dapat dengan mudah terjadi. Salju dan es di daerah dingin Gurun Gobi tidak meleleh di Matahari, mereka perlahan-lahan lenyap lenyap 2 h. Lebih lanjut tentang perubahan panas dalam perubahan fisik negara Perubahan keadaan fisik yaitu gas ltgt cair juga disertai dengan perubahan energi. Untuk melelehkan zat padat, atau mendidih cairan, energi panas harus diserap atau diambil dari lingkungan sekitar, jadi ini adalah perubahan energi endotermik. Sistem dipanaskan untuk efek perubahan ini. Untuk mengembunkan gas, atau membekukan energi panas padat, harus dilepaskan atau diberikan ke sekitarnya, jadi ini adalah perubahan energi eksotermik. Sistem didinginkan untuk mempengaruhi perubahan ini. Secara umum, semakin besar kekuatan antar partikel, semakin besar energi yang dibutuhkan untuk mempengaruhi perubahan keadaan DAN semakin tinggi titik lebur dan titik didih. Perbandingan energi yang diperlukan untuk meleleh atau merebus berbagai jenis zat (Ini lebih untuk siswa tingkat lanjut) Perubahan energi panas yang terlibat dalam perubahan keadaan dapat dinyatakan dalam kJmol zat untuk perbandingan yang adil. Pada tabel di bawah ini 916H mencair adalah energi yang dibutuhkan untuk mencairkan 1 mol zat (rumus massa dalam g). 916H vap adalah energi yang dibutuhkan untuk menguap dengan penguapan atau perebusan 1 mol zat (rumus massa dalam g). Untuk molekul kovalen kecil sederhana, energi yang diserap oleh material relatif kecil untuk meleleh atau menguapkan zat dan semakin besar molekul semakin besar kekuatan antarmolekul. Kekuatan ini lemah dibandingkan dengan ikatan kimia yang menahan atom bersama dalam molekul itu sendiri. Energi yang relatif rendah dibutuhkan untuk meleleh atau mengosongkannya. Zat ini memiliki titik leleh dan titik didih yang relatif rendah. Untuk jaringan 3D berikat kuat mis. (Iii) dan kisi logam ion dan elektron terluar bebas (ikatan eterik), strukturnya jauh lebih kuat secara kontinyu karena ikatan kimia kontinyu di seluruh struktur. Akibatnya, energi yang jauh lebih besar diperlukan untuk meleleh atau menguapkan bahan. Inilah sebabnya mengapa mereka memiliki titik leleh dan titik didih yang jauh lebih tinggi. Jenis ikatan, struktur dan kekuatan yang menarik yang beroperasi Titik lebur K (Kelvin) o C 273 Energi yang diperlukan untuk melelehkan zat Titik didih K (Kelvin) o C 273 Energi dibutuhkan untuk merebus zat 3a. APA YANG TERJADI PADA PARTIKEL KETIKA SOLID DISSOLVES DALAM SOLVEN LIQUID Apa kata-kata SOLVENT, SOLUTE and SOLUTION mean Bila zat padat (zat terlarut) larut dalam cairan (pelarut), campuran yang dihasilkan disebut solusinya. Secara umum: larutan pelarut terlarut Jadi, zat terlarut inilah yang larut dalam pelarut, pelarut adalah cairan yang melarutkan beberapa hal dan solusinya adalah hasil pelarutan sesuatu dalam pelarut. Padat kehilangan semua struktur regulernya dan partikel padat (molekul atau ion) masing-masing sekarang benar-benar bebas satu sama lain dan dicampur secara acak dengan partikel cair asli, dan semua partikel dapat bergerak secara acak. Ini menggambarkan garam larut dalam air, gula larut dalam teh atau lilin larut dalam pelarut hidrokarbon seperti roh putih. Biasanya tidak melibatkan reaksi kimiawi, jadi ini umumnya contoh perubahan fisik. Apapun perubahan volume cairan padat, dibandingkan dengan solusi akhir, UU Konservasi Misa masih berlaku. Ini berarti: massa massa zat terlarut padat dari massa larutan pelarut cair setelah dicampur dan dilarutkan. Anda tidak bisa menciptakan massa atau kehilangan massa. Tapi hanya mengubah massa zat menjadi bentuk lain. Jika pelarut diuapkan. Maka solidnya direformasi mis. Jika larutan garam ditinggalkan untuk waktu yang lama atau dipanaskan dengan lembut untuk mempercepatnya, pada akhirnya bentuk kristal garam, prosesnya disebut kristalisasi. 3b. APA YANG TERJADI TERHADAP PARTIKEL KETIKA DUA KALI SEGALA MIX DENGAN SETIAP APA YANG APA YANG KITA DIKETAHUI KATA BIASA Menggunakan model partikel untuk menjelaskan cairan yang dapat disembuhkan. Jika dua cairan benar-benar mencampur dalam bentuk partikelnya, mereka disebut cairan yang mudah larut karena keduanya larut dalam satu sama lain. Hal ini ditunjukkan pada diagram di bawah dimana partikel benar-benar bercampur dan bergerak secara acak. Prosesnya bisa dibalik dengan distilasi fraksional. 3c. APA YANG TERJADI TERHADAP PARTIKEL KETIKA DUA KALI TIDAK MIX DENGAN SETIAP APA YANG APA YANG DIMAKSUDKAN KATA BIJI MIMPI SENDIRI MENGAPA MATA TIDAK MIX Menggunakan model partikel untuk menjelaskan cairan yang tidak bercampur. Jika kedua cairan itu TIDAK bercampur. Mereka membentuk dua lapisan yang terpisah dan dikenal sebagai cairan tak bercampur, diilustrasikan pada diagram di bawah dimana cairan ungu bawah akan lebih padat daripada lapisan atas cairan hijau. Anda dapat memisahkan dua cairan ini dengan menggunakan corong pemisah. Alasan untuk ini adalah bahwa interaksi antara molekul salah satu cairan saja lebih kuat daripada interaksi antara dua molekul berbeda dari cairan yang berbeda. Misalnya, kekuatan daya tarik antara molekul air jauh lebih besar daripada molekul oiloil atau molekul air minyak, jadi dua lapisan terpisah terbentuk karena molekul air, dalam hal perubahan energi, disukai dengan tetap bertahan. 3d. Bagaimana corong pemisah digunakan 1. Campuran dimasukkan ke dalam corong pemisah dengan stopper dan keran ditutup dan lapisannya tertinggal. 2. Stopper dilepaskan, dan keran dibuka sehingga Anda dapat dengan hati-hati menjalankan lapisan bawah abu-abu terlebih dahulu ke dalam gelas kimia. 3. Ketukan kemudian ditutup kembali, tertinggal dari cairan lapisan atas kuning, sehingga memisahkan dua cairan yang tidak bercampur. Lampiran 1 beberapa gambar partikel sederhana dari ELEMEN, SENYAWA, DAN CAMPURAN GCSEIGCSE pilihan ganda QUIZ pada keadaan gas materi, cairan amp padat Beberapa latihan dasar yang mudah dari sains KS3 QCA 7G quot Model partikel padatan, cairan dan gas Beberapa Pertanyaan Pilihan untuk Revisi Ilmu pada gas , Cairan dan partikel padat, sifat, menjelaskan perbedaan di antara keduanya. See also for gas calculations gcse chemistry revision free detailed notes on states of matter to help revise igcse chemistry igcse chemistry revision notes on states of matter O level chemistry revision free detailed notes on states of matter to help revise gcse chemistry free detailed notes on states of matter to help revise O level chemistry free online website to help revise states of matter for gcse chemistry free online website to help revise states of matter for igcse chemistry free online website to help revise O level states of matter chemistry how to succeed in questions on states of matter for gcse chemistry how to succeed at igcse chemistry how to succeed at O level chemistry a good website for free questions on states of matter to help to pass gcse chemistry questions on states of matter a good website for free help to pass igcse chemistry with revision notes on states of matter a good website for free help to pass O level chemistry what are the three states of matter draw a diagram of the particle model diagram of a gas, particle theory of a gas, draw a particle model diagram of a liquid, particle theory of a liquid, draw a particle model diagram of a solid, particle theory of a solid, what is diffusion why can you have diffusion in gases and liquids but not in solids what are the limitations of the particle model of a gas liquid or solid how to use the particle model to explain the properties of a gas, what causes gas pressure how to use the particle model to explain the properties of a solid, how to use the particle model to explain the properties of a solid, why is a gas easily compressed but difficult to compress a liquid or solid how do we use the particle model to explain changes of state explaining melting with the particle model, explaining boiling with the particle model, explaining evaporation using the particle model, explaining condensing using the particle model, explaining freezing with the particle model, how do you read a thermometer wor king out the state of a substance at a particular temperature given its melting point and boiling point, how to draw a cooling curve, how to draw a heating curve, how to explain heatingcooling curves in terms of state changes and latent heat, what is sublimation what substances sublime explaining endothermic and exothermic energy changes of state, using the particle model to explain miscible and immiscible liquids GASES, LIQUIDS, SOLIDS, States of Matter, particle models, theory of state changes, melting, boiling, evaporation, condensing, freezing, solidifying, cooling curves, 1.1 Three states of matter: 1.1a gases, 1.1b liquids, 1.1c solids 2. State changes: 2a evaporation and boiling, 2b condensation, 2c distillation, 2d melting, 2e freezing, 2f cooling and heating curves and relative energy changes, 2g sublimation 3. Dissolving, solutions. miscibleimmiscible liquids Boiling Boiling point Brownian motion Changes of state Condensing Cooling curve Diffusion Dissolving Evaporation Freezing Freezing point Gas particle picture Heating curve Liquid particle picture Melting Melting point miscibleimmiscible liquids Properties of gases Properties of liquids Properties of solids solutions sublimation Solid particle picture GCSEIGCSE multiple choice QUIZ on states of matter gases liquids solids practice revision questions Revision notes on particle models and properties of gases, liquids and solids KS4 Science GCSEIGCSEO level Chemistry Information on particle models and properties of gases, liquids and solids for revising for AQA GCSE Science, Edexcel Science chemistry IGCSE Chemistry notes on particle models and properties of gases, liquids and solids OCR 21st Century Science, OCR Gateway Science notes on particle models and properties of gases, liquids and solids WJEC gcse science chemistry notes on particl e models and properties of gases, liquids and solids CIE O Level chemistry CIE IGCSE chemistry notes on particle models and properties of gases, liquids and solids CCEACEA gcse science chemistry (revise courses equal to US grade 8, grade 9 grade 10) science chemistry courses revision guides explanation chemical equations for particle models and properties of gases, liquids and solids educational videos on particle models and properties of gases, liquids and solids guidebooks for revising particle models and properties of gases, liquids and solids textbooks on particle models and properties of gases, liquids and solids state changes amp particle model for AQA AS chemistry, state changes amp particle model for Edexcel A level AS chemistry, state changes amp particle model for A level OCR AS chemistry A, state changes amp particle model for OCR Salters AS chemistry B, state changes amp particle model for AQA A level chemistry, state changes amp particle model for A level Edexcel A level c hemistry, state changes amp particle model for OCR A level chemistry A, state changes amp particle model for A level OCR Salters A level chemistry B state changes amp particle model for US Honours grade 11 grade 12 state changes amp particle model for pre-university chemistry courses pre-university A level revision notes for state changes amp particle model A level guide notes on state changes amp particle model for schools colleges academies science course tutors images pictures diagrams for state changes amp particle model A level chemistry revision notes on state changes amp particle model for revising module topics notes to help on understanding of state changes amp particle model university courses in science careers in science jobs in the industry laboratory assistant apprenticeships technical internships USA US grade 11 grade 11 AQA A level chemistry notes on state changes amp particle model Edexcel A level chemistry notes on state changes amp particle model for OCR A level chem istry notes WJEC A level chemistry notes on state changes amp particle model CCEACEA A level chemistry notes on state changes amp particle model for university entrance examinations describe some limitations of the particle model for gases, liquids and solids
Apakah-forex-a-legal-business-or-not
Pilihan periode-stok berkala