കെമിക്കൽ ഡാറ്റ അനാലിസിസും പൈത്തണും: പാണ്ടകൾ, സ്റ്റോയ്ചിയോമെട്രി, കാലിബ്രേഷൻ

നേട്ടങ്ങൾ:

• ഭാഷാ മാതൃകയുടെ വാക്കാലുള്ള ഊഹത്തിനു പകരം എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്ത പൈത്തൺ കോഡിൽ സംഖ്യാ ഫലങ്ങൾ അടിസ്ഥാനമാക്കാനുള്ള കഴിവ്
• ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിലേക്ക് സ്റ്റോയ്ചിയോമെട്രി, കാലിബ്രേഷൻ, ഡാറ്റ ക്ലീനിംഗ് കോഡ് എന്നിവ എഴുതാനും അറിയപ്പെടുന്ന ഉത്തരങ്ങളുള്ള സാമ്പിളുകൾ ഉപയോഗിച്ച് അത് പരിശോധിക്കാനുമുള്ള കഴിവ്
• എപ്പോഴും യൂണിറ്റുകൾ വ്യക്തമാക്കുകയും അവയുടെ ക്രമം പരിശോധിക്കുകയും ചെയ്തുകൊണ്ട് ഡാറ്റ വിശകലന പിശകുകൾ തടയാനുള്ള കഴിവ്

രസതന്ത്രം സംഖ്യകൾ നിറഞ്ഞതാണ്: തൂക്കങ്ങൾ, വോള്യങ്ങൾ, ആഗിരണം മൂല്യങ്ങൾ, വിളവ്, സാന്ദ്രത. ഈ ഡാറ്റ സ്വമേധയാ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നത് മന്ദഗതിയിലുള്ളതും പിശക് സാധ്യതയുള്ളതുമാണ്. AI ഇവിടെ രണ്ട് പ്രധാന സേവനങ്ങൾ നൽകുന്നു: (1) ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്ന പൈത്തൺ കോഡ് എഴുതുന്നു, (2) ആ കോഡ് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നു (കോഡ് പ്രവർത്തിപ്പിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു പരിതസ്ഥിതിയിൽ) കൂടാതെ ഒരു നിർണ്ണായക ഫലം നൽകുന്നു. നിർണായക തത്വം ഇതാണ്: ഭാഷാ മാതൃകയുടെ "വാക്കാലുള്ള പ്രവചന"ത്തിലേക്കല്ല, എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്ത കോഡിൻ്റെ ഔട്ട്പുട്ടിലേക്ക് കണക്കുകൂട്ടൽ വിടുക. ഭാഷാ മോഡൽ "എന്താണ് 142 × 0.05?" ചിലപ്പോൾ ചോദ്യത്തിന് തെറ്റായി ഉത്തരം നൽകിയേക്കാം; എന്നാൽ അദ്ദേഹം എഴുതുന്ന പൈത്തൺ ലൈൻ എപ്പോഴും കൃത്യമായി കണക്കുകൂട്ടുന്നു. ഈ യൂണിറ്റിൽ, ഈ തത്ത്വചിന്ത ഉപയോഗിച്ച് AI-യുമായി കെമിക്കൽ ഡാറ്റ വിശകലനം ഞങ്ങൾ പഠിക്കും.

വാക്കാലുള്ള ഊഹത്തേക്കാൾ കോഡ് മികച്ചത് എന്തുകൊണ്ട്?

ഒരു ഭാഷാ മാതൃക "സാധ്യമായ ഫലം പ്രവചിച്ചുകൊണ്ട്" ഗണിതശാസ്ത്രം ചെയ്യുന്നു; അതിനാൽ വലിയ സംഖ്യകളിലോ മൾട്ടി-സ്റ്റെപ്പ് കാൽക്കുലസിലോ ഇത് തെറ്റായിരിക്കാം. പൈത്തണിൽ 142 * 0.05 എന്ന പദപ്രയോഗം നിർണ്ണായകമാണ്: അത് എല്ലായ്പ്പോഴും 7.1 നൽകുന്നു. അതിനാൽ തന്ത്രം: AI-യെ കണക്കുകൂട്ടൽ നടത്തരുത്, കണക്കുകൂട്ടലിൻ്റെ കോഡ് പ്രിൻ്റ് ചെയ്ത് കോഡ് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക. അതിനാൽ നിങ്ങൾ AI യുടെ സർഗ്ഗാത്മകത ഉപയോഗിക്കുകയും (കോഡ് നിർമ്മിക്കുകയും) വിശ്വസനീയമല്ലാത്ത വശം (ഹെഡ് അരിത്മെറ്റിക്) പ്രവർത്തനരഹിതമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

നുറുങ്ങ്: നിങ്ങൾക്ക് ഒരു AI-ൽ നിന്ന് ഒരു സംഖ്യാപരമായ ഫലം ലഭിക്കുമ്പോൾ, "പൈത്തണിൻ്റെ ഒരു വരി ഉപയോഗിച്ച് ഇതിനെ പ്രതിനിധീകരിക്കുക" എന്ന് പറയുക. കോഡ് തന്നെ അക്കൗണ്ട് സ്ഥിരീകരിക്കുകയും അത് പ്രവർത്തിപ്പിക്കാനും സ്ഥിരീകരിക്കാനും നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. നിങ്ങൾ ഒരു കോഡ് കാണുന്നില്ലെങ്കിൽ, നമ്പർ വിശ്വസിക്കരുത്.

രസതന്ത്രത്തിലെ സാധാരണ ഡാറ്റ വിശകലന ജോലികൾ

• സ്റ്റോയ്ചിയോമെട്രി: മോൾ, പിണ്ഡം, പരിമിതപ്പെടുത്തുന്ന റിയാജൻ്റ്, സൈദ്ധാന്തിക വിളവ്, ശതമാനം വിളവ് കണക്കുകൂട്ടൽ.
• ഏകാഗ്രത: മോളാരിറ്റി, നേർപ്പിക്കൽ (M1V1 = M2V2), ppm പരിവർത്തനങ്ങൾ.
• കാലിബ്രേഷൻ: ബിയർ-ലാംബർട്ട് നിയമം (ആഗിരണം ∝ കോൺസൺട്രേഷൻ) ഉപയോഗിച്ച് ഒരു കാലിബ്രേഷൻ രേഖ വരയ്ക്കുകയും അജ്ഞാതമായത് കണക്കാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
• ഡാറ്റ ക്ലീനിംഗ്: പാണ്ടകളുള്ള മെഷർമെൻ്റ് ടേബിളുകൾ വായിക്കുക, ഔട്ട്‌ലറുകൾ ഫ്ലാഗുചെയ്യുക, ശരാശരി/സാധാരണ വ്യതിയാനം.
• ദൃശ്യവൽക്കരണം: ഡ്രോയിംഗ് കാലിബ്രേഷൻ കർവ്, കൈനറ്റിക്സ് ഗ്രാഫ്, ടൈറ്ററേഷൻ കർവ്.

ഘട്ടം ഘട്ടമായി: AI ഉപയോഗിച്ചുള്ള സുരക്ഷിത ഡാറ്റ വിശകലനം

1. ഡാറ്റ നിർവചിക്കുക: കോളങ്ങൾ, യൂണിറ്റുകൾ, സാമ്പിൾ വരികൾ എന്നിവ വ്യക്തമായി നൽകുക. യൂണിറ്റ് ഇല്ലെങ്കിൽ, AI അനുമാനങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കുന്നു.
2. കോഡ് ആവശ്യപ്പെടുക, ഫലങ്ങളല്ല: "ഇത് കണക്കാക്കുന്ന പാണ്ടകൾ/NumPy കോഡ് എഴുതുക" എന്ന് പറയുക.
3. കോഡ് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക: ഇത് സ്വയം അല്ലെങ്കിൽ കോഡ് പ്രവർത്തിപ്പിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു പരിതസ്ഥിതിയിൽ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക.
4. ലളിതമായ കേസ് ഉപയോഗിച്ച് പരീക്ഷിക്കുക: നിങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം അറിയാവുന്ന ഒരു ചെറിയ ഉദാഹരണം ഉപയോഗിച്ച് കോഡ് പരിശോധിക്കുക.
5. യൂണിറ്റും ഓർഡർ പരിശോധനയും: ഫലത്തിൻ്റെ യൂണിറ്റും വ്യാപ്തിയും ഭൗതികമായി ന്യായമാണോ?
6. പ്രമാണം: പരീക്ഷണ നോട്ട്ബുക്കിലേക്ക് കോഡും ഔട്ട്പുട്ടും ചേർക്കുക (യൂണിറ്റ് 8).

പകർത്താവുന്ന നാല് ടെംപ്ലേറ്റുകൾ

1) സ്റ്റോയ്ചിയോമെട്രിയും ശതമാനം വിളവും:

പ്രതികരണം: സാലിസിലിക് ആസിഡ് (MA 138.12) + അസറ്റിക് അൻഹൈഡ്രൈഡ് -> ആസ്പിരിൻ (MA 180.16).ഡാറ്റ: 2.00 ഗ്രാം സാലിസിലിക് ആസിഡ് ഉപയോഗിച്ചു, അസറ്റിക് അൻഹൈഡ്രൈഡ് അധികമായിരുന്നു. ആസ്പിരിൻ ലഭിച്ചത്: 2.15 ഗ്രാം. ടാസ്ക്: പൈത്തൺ യീൽഡൽ കോഡ് കണക്കാക്കുകയും മൊത്തത്തിലുള്ള യീൽഡ് ശതമാനം കണക്കാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. വേരിയബിളുകൾ, യൂണിറ്റുകളിൽ ഫലം പ്രിൻ്റ് ചെയ്യുക. തലയിൽ കണക്കാക്കരുത്; എക്സിക്യൂട്ടബിൾ കോഡ് നൽകുക.

2) ബിയർ-ലാംബർട്ട് കാലിബ്രേഷൻ:

കാലിബ്രേഷൻ ഡാറ്റ (ഏകാഗ്രത mol/L -> ആഗിരണം): 0.00->0.02, 0.02->0.21, 0.04->0.40, 0.06->0.62, 0.08->0.79. അജ്ഞാത സാമ്പിൾ ആഗിരണം: 0.50. ടാസ്ക്: numpy.polyfit, ചരിവ്/ഇൻ്റർസെപ്റ്റ് എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് ലീനിയർ കാലിബ്രേഷൻ നടത്തുക, R^2 കണക്കാക്കുക, അജ്ഞാത സാന്ദ്രത കണ്ടെത്തുക. matplotlib ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റ + ഫിറ്റ് ലൈൻ പ്ലോട്ട് ചെയ്യുക.

3) പാണ്ടകളുള്ള മെഷർമെൻ്റ് ചാർട്ട്:

എനിക്ക് ഒരു CSV ഉണ്ട്: നിരകൾ = സാമ്പിൾ, weigh_g, volume_mL, ആഗിരണം. ടാസ്‌ക്: പാണ്ടകൾക്കൊപ്പം വായിക്കുക, ഓരോ സാമ്പിളിനും ഏകാഗ്രത (g/L) കണക്കാക്കുക, ആഗിരണം ചെയ്യുന്ന വരികൾ <0 തെറ്റാണെന്ന് അടയാളപ്പെടുത്തുക, ഗ്രൂപ്പുകളുടെ ശരാശരി, സ്‌റ്റിഡി വ്യതിയാനം എന്നിവ പ്രിൻ്റ് ചെയ്യാൻ കോഡ് നൽകുക. ഒരു കമൻ്റ് ലൈൻ ഉപയോഗിച്ച് യൂണിറ്റുകൾ വ്യക്തമാക്കുക.

4) ഡില്യൂഷൻ അക്കൗണ്ട് പരിശോധന:

0.5 M സ്റ്റോക്ക് ലായനിയിൽ നിന്ന് 100 മില്ലി 0.05 M ലായനി തയ്യാറാക്കാൻ ഞാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നു. ടാസ്ക്: M1V1=M2V2 ഉപയോഗിച്ച് ആവശ്യമായ സ്റ്റോക്ക് വോളിയം കണക്കാക്കുന്ന പൈത്തൺ ലൈൻ എഴുതുക. ഫലം mL-ൽ പ്രിൻ്റ് ചെയ്‌ത് ഒരു ലോജിക് പരിശോധനയ്‌ക്കായി 10 മടങ്ങ് നേർപ്പിക്കൽ പ്രതീക്ഷിക്കുന്നതായി ഒരു കമൻ്റായി പരിശോധിച്ചുറപ്പിക്കുക.

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്

ദുർബല:

2 ഗ്രാം സാലിസിലിക് ആസിഡിൽ നിന്ന് എത്ര ആസ്പിരിൻ ലഭിക്കും?

AI തലയിൽ നിന്ന് ഒരു നമ്പർ നൽകുന്നു; അത് തന്മാത്രാഭാരം തെറ്റായി ഓർക്കുന്നുവെങ്കിൽ, ഫലം വികലമാകും, അത് എങ്ങനെ കണക്കാക്കി എന്നത് ദൃശ്യമാകില്ല.

ശക്തമായ:

സാലിസിലിക് ആസിഡ് MA=138.12, ആസ്പിരിൻ MA=180.16, പിണ്ഡം=2.00 ഗ്രാം, വിളവ് 100% എന്ന് കരുതുക. ടാസ്ക്: ആസ്പിരിൻ്റെ സൈദ്ധാന്തിക പിണ്ഡം കണക്കാക്കുന്ന പൈത്തൺ കോഡ് എഴുതുക; ഓരോ ഘട്ടവും കമൻ്റ് ചെയ്യുക (മോൾ -> മോൾ -> പിണ്ഡം), ഫലം g ൽ പ്രിൻ്റ് ചെയ്യുക.

വ്യത്യാസം: തന്മാത്രാ ഭാരം നൽകിയിരിക്കുന്നു, കോഡ് അഭ്യർത്ഥിച്ചു, സ്റ്റെപ്പുകൾ കമൻ്റ് ചെയ്തു, യൂണിറ്റ് വ്യക്തമാക്കി. ഫലം കൃത്യവും ഓഡിറ്റ് ചെയ്യാവുന്നതുമാണ്.

വാക്കാലുള്ള പ്രവചനം മുതലായവ നടപ്പിലാക്കിയ കോഡ്

വലിപ്പം

ഭാഷാ മാതൃക വാക്കാലുള്ള പ്രവചനം

പൈത്തൺ ഓട്ടം

ഗണിത കൃത്യത

വേരിയബിൾ, പിശക് സംഭവിക്കാം

നിർണ്ണായകമായ, ഉറപ്പുള്ള

ഓഡിറ്റബിലിറ്റി

ഗർഭം അലസൽ (അത് എങ്ങനെയാണ് പുറത്തുവന്നതെന്ന് വ്യക്തമല്ല)

ഉയർന്നത് (കോഡ് ദൃശ്യമാണ്)

ആവർത്തനക്ഷമത

താഴ്ന്ന

ഉയർന്നത്

യൂണിറ്റ് ട്രാക്കിംഗ്

ദുർബലമായ

കോഡിൽ തുറന്ന് സൂക്ഷിക്കാം

ശരിയായ ഉപയോഗം

ആശയം, കെട്ടിട ഘടന

അന്തിമ സംഖ്യാ ഫലം

മിനി കേസുകൾ

കേസ് 1 - വാക്കാലുള്ള ഗണിത പിശക്. ഒരു വിദ്യാർത്ഥി AI-യോട് “0.0145 mol × 180.16 g/mol?” എന്ന് ചോദിക്കുന്നു. അവൻ ചോദിച്ചു; “2.72 ഗ്രാം,” AI പറഞ്ഞു. യഥാർത്ഥത്തിൽ ഇത് 2.61 ഗ്രാം ആണ്. "ഇത് പൈത്തണിൽ കാണിക്കൂ" എന്ന് വിദ്യാർത്ഥി പറഞ്ഞപ്പോൾ, YZ 0.0145 * 180.16 എന്ന് എഴുതി, അത് 2,612 ആയി വന്നു; ആദ്യത്തെ വാക്കാലുള്ള പ്രതികരണം തെറ്റായിരുന്നു. പാഠം: വളരെ ലളിതമായ ഗുണനത്തിന് പോലും കോഡ് മുൻഗണന നൽകുക.

കേസ് 2 - R² കാലിബ്രേഷൻ പരിശോധിക്കുക. ഒരു ഉപയോക്താവ് ബിയർ-ലാംബർട്ട് കാലിബ്രേഷൻ നടത്തി; ഇത് R² = 0.981 ആയി മാറുന്നു. AI പറഞ്ഞു "ലീനിയർ, വിശ്വസനീയം" എന്നാൽ ഏറ്റവും ഉയർന്ന സാന്ദ്രതയിലുള്ള പോയിൻ്റ് ലൈനിന് താഴെയായിരുന്നു (സാച്ചുറേഷൻ). ഉപയോക്താവ് ഗ്രാഫ് കണ്ടപ്പോൾ, അത് ലീനിയർ ശ്രേണിയിൽ നിന്ന് ഏറ്റവും ഉയർന്ന പോയിൻ്റ് നീക്കി, R² 0.999 ആയി വർദ്ധിച്ചു. പാഠം: R² മാത്രം പോരാ; അവശിഷ്ടങ്ങൾ/പ്ലോട്ട് കാണുക.

കേസ് 3 - യൂണിറ്റ് ആശയക്കുഴപ്പം. ഒരു വിശകലനത്തിൽ, സാന്ദ്രത mg/L അല്ലെങ്കിൽ g/L ആണോ എന്ന് വ്യക്തമല്ല; AI അനുമാനിച്ചത് g/L ആണ്, ഫലങ്ങൾ 1000 മടങ്ങ് തെറ്റായിരുന്നു. ഉപയോക്താവ് കോളം യൂണിറ്റ് വ്യക്തമായി വ്യക്തമാക്കിയപ്പോൾ അത് പരിഹരിച്ചു. പാഠം: AI ചെലവേറിയതാണെന്ന് കരുതി എപ്പോഴും യൂണിറ്റ് ഷോർട്ട്‌ചേഞ്ച് ചെയ്യുക.

സാധാരണ തെറ്റുകൾ

• വാക്കാലുള്ള സംഖ്യയെ ആശ്രയിക്കുന്നു. മാനസിക ഗണിതത്തിന് പകരം എപ്പോഴും കോഡ് അഭ്യർത്ഥിച്ച് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക.
• യൂണിറ്റ് വ്യക്തമാക്കുന്നില്ല. mg/L, g/L, mL-ൽ L എന്നിവ കലർത്തുന്നത് 1000 മടങ്ങ് പിശകിന് കാരണമാകുന്നു.
• കോഡ് പരിശോധിക്കുന്നില്ല. ഉത്തരം അറിയാവുന്ന ഒരു ചെറിയ ഉദാഹരണം ഉപയോഗിച്ച് പരീക്ഷിക്കാതെ വലിയ ഡാറ്റയിലേക്ക് പ്രയോഗിക്കുന്നു.
• R² മാത്രമാണ് മാനദണ്ഡമായി കണക്കാക്കുന്നത്. രേഖീയമല്ലാത്ത പോയിൻ്റുകളെ ഗ്രാഫിക്കലായി കാണാതെ വിശ്വസിക്കുക.
• ടെസ്റ്റർ റീജൻ്റ് ഒഴിവാക്കുക. സ്റ്റോയിയോമെട്രിയിൽ പരിമിതപ്പെടുത്തുന്ന പ്രതിപ്രവർത്തനം നിർണ്ണയിക്കാതെ സൈദ്ധാന്തിക വിളവ് കണക്കാക്കുന്നു.
• കാര്യമായ ചുവടുവെപ്പ്. അളവ് 3 പ്രധാന അക്കങ്ങൾ ആയിരിക്കുമ്പോൾ ഫലം 8 അക്കങ്ങളിലേക്ക് റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നു.

മുന്നറിയിപ്പ്: AI എഴുതുന്ന കോഡ് പോലും തെറ്റായിരിക്കാം (തെറ്റായ കോളത്തിൻ്റെ പേര്, തെറ്റായ ഫോർമുല). കോഡ് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നത് ഫലത്തെ നിർണ്ണായകമാക്കുന്നു, എന്നാൽ കോഡ് ശരിയായ കാര്യം കണക്കാക്കുന്നുവെന്ന് അറിയപ്പെടുന്ന ഒരു ഉദാഹരണം ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങൾ സ്ഥിരീകരിക്കണം.

ചുരുക്കത്തിൽ

• സംഖ്യാപരമായ ഫലങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കിയ പൈത്തൺ കോഡിലേക്ക് വിടുക, ഭാഷാ മാതൃകയുടെ വാക്കാലുള്ള ഊഹത്തിനല്ല.
• കെമിക്കൽ ഡാറ്റാ വിശകലനത്തിൽ സ്റ്റോയ്ചിയോമെട്രി, കാലിബ്രേഷൻ, ഡാറ്റ ക്ലീനിംഗ്, വിഷ്വലൈസേഷൻ എന്നിവയ്ക്കായി AI പെട്ടെന്ന് കോഡ് എഴുതുന്നു.
• എപ്പോഴും യൂണിറ്റുകൾ ഇടുക; യൂണിറ്റ് ആശയക്കുഴപ്പമാണ് ഏറ്റവും ചെലവേറിയ തെറ്റ്.
• കാലിബ്രേഷനിൽ R² ന് പുറമേ അവശിഷ്ടങ്ങളും ഗ്രാഫും പരിശോധിക്കുക.
• അറിയപ്പെടുന്ന ഉത്തരം ഉപയോഗിച്ച് ലളിതമായ ഒരു ഉദാഹരണം ഉപയോഗിച്ച് കോഡ് പരിശോധിക്കുക; മനുഷ്യൻ കോഡിൻ്റെ കൃത്യത പരിശോധിക്കുന്നു.

ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്

ഒരു കാലിബ്രേഷൻ അല്ലെങ്കിൽ സ്റ്റോയ്ചിയോമെട്രി ഡാറ്റ സെറ്റ് ഉണ്ടായിരിക്കുക (ഇല്ലെങ്കിൽ, മുകളിലുള്ള ബിയർ-ലാംബെർട്ട് ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുക). വിശകലനം നടത്തുന്ന പൈത്തൺ കോഡിനായി AI-യോട് ആവശ്യപ്പെടുക (കോഡ്, ഫലമല്ല). കോഡ് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക; അറിയാവുന്ന ഉത്തരങ്ങളുടെ ഒരു ചെറിയ സാമ്പിൾ ഉപയോഗിച്ച് അത് പരീക്ഷിക്കുക. ഒരേ കണക്കുകൂട്ടലിനായി വാക്കാലുള്ള AI-യോട് ചോദിക്കുകയും രണ്ട് ഫലങ്ങൾ താരതമ്യം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുക: എന്തെങ്കിലും വ്യത്യാസമുണ്ടോ? കാലിബ്രേഷനിൽ R² യുടെ പ്ലോട്ടും ബാക്കിയുള്ളവയും വ്യാഖ്യാനിക്കുക. ഒരു ഡോക്യുമെൻ്റിൽ കോഡ്, ഔട്ട്പുട്ട്, ഷോർട്ട് കമൻ്റ് എന്നിവ ഇടുക.

ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്

• [ ] എനിക്ക് സംഖ്യാപരമായ ഫലങ്ങൾ ലഭിക്കുന്നത് കോഡിൽ നിന്നാണ്, വാക്കാലുള്ള ഊഹത്തിൽ നിന്നല്ല.
• [ ] ഓരോ ഡാറ്റ കോളത്തിൻ്റെയും യൂണിറ്റ് ഞാൻ വ്യക്തമായി സൂചിപ്പിക്കുന്നു.
• [ ] ഉത്തരം അറിയാവുന്ന ഒരു ചെറിയ സാമ്പിൾ ഉപയോഗിച്ച് ഞാൻ കോഡ് പരിശോധിക്കുന്നു.
• [ ] കാലിബ്രേഷനിൽ R² ന് അടുത്തായി ഞാൻ ശേഷിക്കുന്ന/ഗ്രാഫ് വിശകലനം നടത്തുന്നു.
• [ ] സ്റ്റോയിയോമെട്രിയിൽ പരിമിതപ്പെടുത്തുന്ന പ്രതിപ്രവർത്തനം ഞാൻ നിർണ്ണയിക്കുന്നു.
• [ ] ഞാൻ ഫലങ്ങൾ ഉചിതമായ സുപ്രധാന അക്കത്തിൽ റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നു.