- fatdaddysmarina.com
- بلغ عن سوء معاملة
We are searching data for your request:
يمكنك دائمًا إجراء بحث كافي للدفاع عن نظريتك.
يهيمن على العملية التكنولوجية نوعان من الناس:
1. الناس الذين يفهمون أنهم يفشلون.
2. الناس الذين يحصلون على ما لا يفهمونه.
إذا كان البحث لا يستحق القيام به ، فلا فائدة من القيام بذلك بشكل جيد.
بعد تحليل مؤلم ودقيق للعينة ، تكتشف فجأة أن العينة لم تؤخذ ولا علاقة لها بالحالة.
إذا كنت تعمل على حل مشكلة ما ، فإن معرفة الإجابة سيساعدك دائمًا على حلها.
كل مشكلة كبيرة لديها مشكلة صغيرة تريد فقط الخروج منها.
لا توجد مشكلة كبيرة بحيث لا يمكن استبعادها ببساطة.
إذا كانت الحقائق لا تدعم النظرية ، فعليهم التخلص منها.
1. كلما كانت النظرية مطولة ، كان ذلك أفضل.
2. يمكن اعتبار التجربة ناجحة إذا لم يتم تجاهل أكثر من 50٪ من القياسات التي تم إجراؤها من أجل التوصل إلى اتفاق مع النظرية.
يتناسب عدد الفرضيات التي تشرح هذه الظاهرة بشكل عكسي مع مقدار المعرفة بها.
بغض النظر عن مدى دقة وعناء إعدادك لعينة ، يمكن دائمًا إخبارك أن هذا العمل خاطئ وغير مقبول.
عند العمل على حل مشكلة ما ، من المفيد دائمًا معرفة الإجابة الصحيحة.
داخل كل مهمة كبيرة هناك محاولة صغيرة للخروج.
لا تحاول أبدًا تكرار تجربة ناجحة.
1. إذا كان من الصعب إعادة إنتاج التجربة ، فقم بتشغيلها مرة واحدة.
2. إذا كنت بحاجة إلى رسم خط مستقيم ، احصل عليه بنقطتين فقط.
تتم جميع الاكتشافات العظيمة عن طريق الخطأ.
إذا كنت لا تفهم كلمة في نص تقني ، فتجاهلها. سيحتفظ النص بمعناه تمامًا بدونه.
يتناسب تقدم العلوم بشكل عكسي مع عدد المجلات العلمية المنشورة.
يضيع العلماء في رؤوسهم لدرجة أنهم لا يرون ظاهرة واحدة ككل ، بما في ذلك أبحاثهم الخاصة.
لا يوجد دائمًا ما يكفي من الوقت لإنجاز المهمة بشكل صحيح ، ولكن هناك وقت لإعادتها.
1. إذا كان هناك عامل مقياس غير معروف في المشكلة ، افترض أنها تخضع لقانون السلطة مع الأس 0.70.
2. جميع الأرقام المميزة في الحياة اليومية عادة ما يكون لها انتشار بنسبة 25 ٪ ، والتي تنخفض في بعض الأحيان إلى 10 ٪ فقط. دائمًا ما يكون خطأ البيانات التجريبية أكبر من 1٪.
3. أي تصنيف مفيد حقا يحتوي على ثلاث إلى ست فئات.
4. مهما كانت الجودة التي نريد تقييمها ، سيكون هناك دائمًا ثلاثة معايير متضاربة على الأقل لتقييمها.
