# data[].attributes.body
I opgave 1c bliver man bedt om at forklare og overveje hvorfor simulation 100-kast, og 2000-kast ikke helt ligner hinanden. Personligt fandt jeg det lidt tricky, men jeg tror at forskellen kunne være at der i sim.-2000-kast er decimaler på frekvenserne, men det er der ikke i sim.-100-kast. Andre der har fundet andre forskelle?

# data[].attributes.headline
Vær opmærksom på fortegnene når du bruger spire

# data[].attributes.subject
Vær opmærksom på fortegnene når du bruger spire

# data[].attributes.body
Når man har lavet en regression kan (jeg ) ikke kopiere ligningen og må derfor skrive den manuelt op i nspire, det gav mig problemer, da nspire angav et andengradspolynomium med to fortegn (tal)+-(tal) som jeg forkortede til (tal)-(tal) men det oversatte spire til (tal)*-(tal) og så får man et forkert resultat. Et godt råd er at være opmærksom på fortegnene i resultaterne, det kan være meget svært at se et lille minus foran nogle tal, foreksempel =-4 flyder lidt sammen til =4 hvis man arbejder sent om aftenen på sin opgave og bruger briller. Det kan også give problemer, hvis man har skrevet en ligning op på en opgave side tidligere, som var forkert, så må man oprette en ny opgave, da nspire gemmer alle indtastede ligninger og jeg ved ikke hvordan man cacher/sletter junk på en opgaveside, så må man oprette en ny opgave side i stedet for blot en ny side. Man skal også være opmærksom på, at når nspire forkorter decimaler fil feks. 1.12345E6 så får man ikke det 6'te decimal med. Der er flere begreber, som vi ikke har arbejdet så meget med, at man hurtigt glemmer dem, som feks. relativ afvigelse, jeg tror der var en enkelt video hvor det blev nævnt i, men det var ikke meget. Tangenter og hældningskoefficienter bliver heller ikke behandlet meget i stoffet, men i denne opgave er det vigtigt at have styr på. Det har man måske hvis man er ung, men nogen generationer har ikkehaft dette som pensum i folkeskolen, så det kan overraske til en eksamen.

# data[].attributes.headline
husk at vælge lineær mx. det giver et mere tydeligt svar. ved godt der ikke er forskel

# data[].attributes.subject
husk at vælge lineær mx. det giver et mere tydeligt svar. ved godt der ikke er forskel

# data[].attributes.headline
Fif for Forskel mellem Tabel og Funktion

# data[].attributes.subject
Fif for Forskel mellem Tabel og Funktion

# data[].attributes.body
Hvis man bruger et punktplot med regression, så er en super hurtig måde til at finde forskellen mellem punkterne på tabellen og de tal som regressions modellen laver, ved at placere musen over punkterne på residualplottet; det vil fortælle dig direkte hvor meget forskel der er mellem de to, så det er langt hurtigere end at prøve at regne det ud selv eller at bruge Nspires regnefunktion.

# data[].attributes.body
Jeg ved aldrig om jeg skal vælge mx+b eller bx+a, når jeg skal lave lineær regression

# data[].attributes.headline
nspire er det sværeste program jeg nogensinde har brugt. 

# data[].attributes.subject
nspire er det sværeste program jeg nogensinde har brugt. 

# data[].attributes.headline
Mit fif er at skrive noter i hånden ofte og lave små tegninger som man selv forstår. Det hjælper mig meget til at huske og forstå. - evt. inddel dem i kapitler så man kan have sine egne overskuelige noter med til eksamen

# data[].attributes.subject
Mit fif er at skrive noter i hånden ofte og lave små tegninger som man selv forstår. Det hjælper mig meget til at huske og forstå. - evt. inddel dem i kapitler så man kan have sine egne overskuelige noter med til eksamen

# data[].attributes.body
Husk at få nspire til, at vise nok decimaler.

# data[].attributes.body
jeg syntes at det skaber en bedre forståelse for opgaverne hvis man starter med opgave 1 i stedet for at springe for meget rundt mellem de forskellige opgaver.

# data[].attributes.body
i værktøjskassen i nSpire kan man under 5. indstilling(vindue/zoom) vælge hvor meget af grafen der skal vises.

# data[].attributes.body
I Opgave 2b kan man nemt copier tiden og højden in i et nyt regneark ved at skrive tid oppe ved A og højde oppe ved B. Det er fordi n-spirre allerede kenner de tal som høre til i kolone tid og højde.

# data[].attributes.body
Jeg kan se at flere også har svært ved at huske, hvordan man bruger de forskellige ting i CAS, for mig har det svære været at finde ud af at lukke en graf af med lukkede tal.

# data[].attributes.body
Punkterne ligger systematisk omkring den "bedste rette linje", i starten ligger de over, i midten ligger de under og til sidst ligger de over igen, og derfor kan man konkludere at der ikke er tale om lineær sammenhæng.

# data[].attributes.body
det tog mig et stykke til at finde ud af hvad "e6" efter et tal betød og havde svært ved at besvare en opgave. Det betyder endeligt bare at man rykker kommaet 6 gange til højre:)

# data[].attributes.body
Jeg synes ikke en lineær funktion giver mening i denne opgave, det håber jeg er den rigtige konklusion.

# data[].attributes.body
Inde i opgaverne, når der står noget nyt man ikke har prøvet i de tidligere moduler, står de bare og siger ¨du må gætte på det¨, istedet for det står der, hvordan man kommer videre, for jeg kan godt se mange ikke ved om x og y intervaller, altså hvordan man ændrer på dem. Højreklik på grafen og ind på nr 4 vindue/zoom, derefter vælg nr 1 indstillinger for vindue. Der står xmin, xmax, ymin og ymax. På xmin skal der stå 0, xmax skal der stå 30, ymin skal der stå 0 og ymax skal der stå 4000. Det kommer an på opgavens valgte intervaller

# data[].attributes.headline
Husk at opbygge alle opgavebesvarelser med indledning, metode og konklusion :)

# data[].attributes.subject
Husk at opbygge alle opgavebesvarelser med indledning, metode og konklusion :)

# data[].attributes.body
man kan virkelig få hjælp i de her opgaver ved at gå tilbage til nogle tidligere opgaver. meget af det minder faktisk meget om hinanden, det er bare formuleret anderledes. så tidligere opgaver en super god hjælp til at forstå nogle af opgaverne.

# data[].attributes.body
Brugte meget lang tid på opgave 1e da jeg ikke forstod (og stadig ikke helt forstår) hvordan rumfærgens vægt kan være over 800000 kg, hvilket burde svare til 800 ton, men når man googler Challenger rumfærgen står der den vejede 78 ton.. Forvirrer mig stadig, men der er sikkert noget jeg har misforstået

# data[].attributes.body
Kan anbefale at kigge gamle videoer i gennem om selve gas programmet, så det sidder på rygraden inden eksamen.

# data[].attributes.body
Hvis nogle af opgaverne virker uoverskuelige, eller det tekniske aspekt angående nSpire er svært at håndtere, kan Edaptio være en løsning at vende tilbage til. Man bliver vist trin for trin, igennem videoerne, hvordan man opsætter de forskellige ting, samt finder frem til konklusionen på den givende opgave.

# data[].attributes.body
Jeg kan virkelig anbefale at have formelsamlingen ved hånden, når man laver opgaverne! Der er så meget at finde svar på derinde, både iforhold til hvordan opgaverne stilles op, men også i forhold til hvilke modeller man skal bruge til hvilke opgaver! Man kan downloade den ned på sin computer, også er det altså bare mega smart at have den ved sin side!

# data[].attributes.body
Hej jeg har svært ved at tolke hvad a og c betyder i delopgave. Hvor kan jeg læse om det?

# data[].attributes.body
Edaptio-videoerne er helt klart en Life saver, jeg kan ikke anbefale nok at gense videoerne så meget som muligt, og udarbejde de opgave som er forklaret i videoerne.

# data[].attributes.body
prikkerne skal helst bare ligge tilfældigt op og ned for at være en god model. dvs. hvis de ligger tilfældigt er det ikke systematisk. Hvis du derimod kan se et mønster i prikkerne, som man kunne her i opgaven ved den første, så betyder det at modellen ikke er god, dvs. en anden model ville passe bedre. Vi lavede så en andengradsregression, og her var der ikke et system i residualplottet, den var derfor bedre. Håber at det kan bruges:)

# data[].attributes.body
Jeg havde svært med at forstå den del af opgaven, altså opgave 1c jeg fik lavet et resdualplot men jeg ikke rigtigt Hvordan jeg skal vudere modellen

# data[].attributes.body
Jeg synes helst bestemt det sværeste har været at finde ud af N'spire. Synes det er et underligt program, er ved at få styr på det efterhånden. Synes dog det tager en masse tid at lære

# data[].attributes.body
For at live en god forklaring af et residualplot skal man både kigge på om den er systematisk og værdien af afvigelsen.

For at se om et residualplot er systematisk skal kigge efter mønstre, i denne opgave er der en tydelig bue med lineær model, med anden-grads modellen er prikkerne på residualplottet tilfældige på hver side af 0.

Jo højere værdier man arbejder med jo højere må prikkerne være fra nul men der skal ikke meget til at gøre en model ubrugelig hvis ikke den passer ret godt.

# data[].attributes.body
Formlen giver resultatet i decimal, der skal omskrives til procent!!

# data[].attributes.body
Jeg håber inderligt jeg ikke er den eneste der bøvler med hvornår man skal bruge residualplot eller ej for at bestemme data's orden. hvornår er det systematisk, og hvornår er det ikke? puha!

# data[].attributes.body
hold da op det er svært at vurdere hvornår data er systematisk eller ej, kan da virkelig bruge mange timer på det. er jeg den eneste der har det sådan? :S

# data[].attributes.body
Jeg har haft svært ved at vænne mig til at bruge n-spire, da jeg tidligere har haft brugt wordmat og excel til matematik. Så for mig har det sværeste, og det jeg har brugt mest tid på, at lære n-spire at kende.

# data[].attributes.body
Musikken hjalp mig meget med at holde fokus på opgaverne.

# data[].attributes.attachment_link.title
synthwave radio 🌌 beats to chill/game to

# data[].attributes.body
Jeg synes det kan være svært til tider, at gennemskrue residualplottet og danne et forhold mellem dataet, modellen og punkterne på residualplottene.

# data[].attributes.headline
"It's raining men" by The Weather Girls, det var sangen jeg hørte der jeg afleverede opgaven :D

# data[].attributes.subject
"It's raining men" by The Weather Girls, det var sangen jeg hørte der jeg afleverede opgaven :D

# data[].attributes.body
Det var et smukt øjeblik

# data[].attributes.body
hvis a>0 glad mund, hvis a<0 sur mund, hvis a stort tal bred mund, hvis a lille tal smal mund, c er skæring i y-aksen

# data[].attributes.headline
Vær opmærksom på E ved f.eks. lignings udregninger

# data[].attributes.subject
Vær opmærksom på E ved f.eks. lignings udregninger

# data[].attributes.body
Husk at e i kontekst af lignings udregninger, nogle gange kan betyde *10 og ikke eulers tal.

Så hvis der f.eks. står 1.023e6. Så kan det betyde: 1.023*10^6 som så giver 1023000

# data[].attributes.body
Den største udfordring plejer for mig at være at navigere og bruge det djævelske computerprogram vi arbejder i men denne gang var selve opgaven af en eller anden grund svær at forstå og udføre. Udfaldet af mine strabadser var ganske katastrofalt og jeg har derfor desværre ingen fif at dele med jer andre men i er jo nok også færdig med opgaven da jeg er lidt bagefter programmet.

# data[].attributes.attachment_caption
Denne opgave havde jeg meget svært ved at løse. Jeg kunne ikke finde de punkter angivet i evalueringsarket. nemlig 0;30 på x-aksen og 0;4000 på y-aksen.

# data[].attributes.headline
jeg har svært ved cas programmet genrelt, og synes det gør mattematik faget en hel del mere besværligt. Men sådan er det jo

# data[].attributes.subject
jeg har svært ved cas programmet genrelt, og synes det gør mattematik faget en hel del mere besværligt. Men sådan er det jo

# data[].attributes.body
Jeg synes helt sikkert at man skal lege lidt rundt med Inspire og lærer det at kende, for jeg havde selv lidt glemt de forskellige diagrammer og statistikker.

# data[].attributes.body
Ved at lære værktøjerne i Ti inspire at kende udenad, bliver du både hurtigere færdig med opgaverne, det bliver nemmere for dig at løse opgaverne, og din opgave løsning bliver mere simpel for læreren at forstå, der gør til at din løsning er "bedre".

# data[].attributes.headline
Jeg synes nogle gange residualplot kan være svære at aflæse. Specielt når det handler om hvilken model man kan bruge i stedet for den aktulle.

# data[].attributes.subject
Jeg synes nogle gange residualplot kan være svære at aflæse. Specielt når det handler om hvilken model man kan bruge i stedet for den aktulle.

# data[].attributes.body
Formel samling men formler opdelt efter moduler og navngivet med emnet, det er en life saver! SÅ nemt at lige slå op.

# data[].attributes.body
Jeg har selv svært ved at finde ud af hvilke formler jeg skal bruge og det er ikke altid at de der små og specifikke formler forekommer i en formelsamling. F.eks. havde jeg svært ved at finde formlen for relative afvigelse (opg 1e) og måtte kigge tilbage i opgave 7b da jeg ikke kunne finde den i nogle af de formelsamlinger jeg bruger. Måske et fif ville være at skabe sit egen lille formelsamling med de formler som forekommer i f.eks. edaptio.

# data[].attributes.headline
Enig med mange af jeres kommentarer. Opgaven var svær, og jeg har fået hjælp udefra til at løse den. Jeg har lært at det hurtigt kan betale sig at definerer sin funktion i CAS fra starten, og at jeg skal være meget mere påpasselig med at dobbelttjekke at jeg indføre de rigtige data. 

# data[].attributes.subject
Enig med mange af jeres kommentarer. Opgaven var svær, og jeg har fået hjælp udefra til at løse den. Jeg har lært at det hurtigt kan betale sig at definerer sin funktion i CAS fra starten, og at jeg skal være meget mere påpasselig med at dobbelttjekke at jeg indføre de rigtige data. 

# data[].attributes.body
Jeg synes det var en enormt uoverskuelig opgave, som jeg slet ikke kunne finde hoved og hale i.

# data[].attributes.body
Jeg synes nogle gange det er svært at vurdere hvornår et residualplot er systematisk eller tilfældigt.

# data[].attributes.body
Husk at holde pauser og drikke vand når du har brug for friske øjne på en opgave

# data[].attributes.headline
Det er lidt svært at vide hvilken info der efterspørges

# data[].attributes.subject
Det er lidt svært at vide hvilken info der efterspørges

# data[].attributes.body
Jeg er aldrig helt sikker på om det jeg laver enlig er hvad opgaven efterspørger. Mit bedste bud er bare at lave tingene og tale om dem

# data[].attributes.body
Hvis I definerer jeres funktioner ved at skrive

f(x):=ax+b, så husker cas funktionen. BEMÆRK KOLON.

Så kan man i fremtiden bare nøjes med at skrive f(50) for at få a50+b.

# data[].attributes.body
Jo tættere punkterne er på residualplotlinjen, jo mere nøjagtig er den valgte regressionsmodel

# data[].attributes.body
Jeg synes det er svært at være helt sikker på hvornår residualerne er systematiske.

# data[].attributes.body
Jeg kom slet ikke så langt i opgaverne som jeg gerne ville.

Helt sikkert noget jeg skal øve mig på inden eksamnerne.

# data[].attributes.body
har haft stor nytte af af gense videoer i adaptio samt at bruge bogen i systime.

# data[].attributes.headline
Skriv noter i hånden hvis du tænker ligesom jeg, det kan hjælpe til at få tingene til at sidde bedre fast i hjernen :D

# data[].attributes.subject
Skriv noter i hånden hvis du tænker ligesom jeg, det kan hjælpe til at få tingene til at sidde bedre fast i hjernen :D

# data[].attributes.headline
synes til tider det kan være svært at vudere om et residualplot er systematisk

# data[].attributes.subject
synes til tider det kan være svært at vudere om et residualplot er systematisk

# data[].attributes.body
Jeg øver mig på at definerer samtlige formler.

Jeg er overbevist om det er en time saver til eksamen

# data[].attributes.body
Jeg synes godt det kan være svært at beskrive hvornår det er en god ide at bruge et residualplot, og hvornår det ikke er brugbart

# data[].attributes.body
Det er en god idé at huske tilbage på hvilken model man bruger i opgaven og eventuelt gense en video hvor lineære funktioner bliver forklaret.

# data[].attributes.body
Jeg tror måske at jeg kunne have sparet tid ved at difinerer min formel til at starte på, så jeg senere fx. bare kunne skrive x=250. I stedet for at skulle kopiere det hele og rette min x værdi der.

# data[].attributes.body
Jeg synes at det er svært, at vurdere hvornår et residualplot er systematisk. Der er nogle tilfælde hvor residualerne danner noget der ligner en bue, men ikke er fuldstændig symmetrisk. hvis man regner på den relative afvigelse er den indenfor de acceptable 10%. Er modellen så anvendelig?

# data[].attributes.body
Jeg har valgt at lave intervallerne -10 - 120 på x arksen og -2000 til 50000 på y arksen, fordi jeg synes det så bedst ud og skabte et godt overblik. højre klik i grafen og vælg Zoom og derefter indstillinger for vindue

# data[].attributes.body
Jeg er ved at gå amok over at de dataer jeg får frem i opgave 2b slet ikke er de samme som i evalueringsarket... og forstår ikke hvorfor, da det for pokker er de samme tal i vi har i tabellen *snotforvirret

# data[].attributes.body
Kan ikke lige kommentere super meget udover at vægten er negativ og jeg ved sq ik hvornår man begynder at regne negativ vægt, er ikke astronaut :))

# data[].attributes.headline
Jeg syntes også denne opgave var svær og har derfor også fået hjælp til den. Håber den er lavet korrekt 

# data[].attributes.subject
Jeg syntes også denne opgave var svær og har derfor også fået hjælp til den. Håber den er lavet korrekt 

# data[].attributes.body
Fandt det svært at lave en graf som der var til at overskue. Synes at 'zoom' funktionerne i CAS er meget vanskelige at bruge.

# data[].attributes.headline
synes opg. 3 var svær og har ikke fundet ud af hvordan man tager dataene for at kunne lave en tangent og aflæse denne. 

# data[].attributes.subject
synes opg. 3 var svær og har ikke fundet ud af hvordan man tager dataene for at kunne lave en tangent og aflæse denne. 

# data[].attributes.body
Jeg synes virkelig den var svær og at jeg måtte søge meget hjælp udefra. Men jeg håber jeg har lavet den rigtigt.

# data[].attributes.body
Det har været en stor hjælp for mig at gense edaptio videorne og have papir og blyant ved siden af og skrive ned.

# data[].attributes.body
Edaptio er en meget god læringsplatform, og jeg vil gerne bruge den igen hvis jeg får muligheden for det.

# data[].attributes.body
super spændende opgave!

# data[].attributes.body
hvad menes der med "Giv en fortolkning af tallene a og b i modellen"?

# data[].attributes.body
Det hjalp mig meget at gense video fra Edaptio samt at ligge opgaven fra mig i lidt tid for så at vende tilbage til den.

# data[].attributes.body
Jeg ved ikke lige hvad jeg skal fortolke udfra a og b i 7C opgave 1d?

# data[].attributes.body
Det kan være udfordrende at finde hoved og hale i ting man netop lige er blevet introduceret til. I Del 2+3 når man tager hul på andengradspolynomierne, så kan det være en god idé at gå tilbage til teksten når du har fået din forskrift/ser på din graf, og læs igen HVAD viser x-aksen? HVAD viser y-aksen? Og muligt også se en gang mere på Edaptio videoerne “Andengrads (tal)” får at opfriske, hvordan man aflæser dem igen!

Det kan gøre alt meget mere overskueligt.

# data[].attributes.body
Edaptio er super til at gense gamle videoer og opgaver/ens gamle løsninger. Men Web mat. er også en stor hjælp

# data[].attributes.body
stortset alt hvad i er i tvivl om hvordan man gør kan man finde vejledning på og hjælpevideoer på youtube det har hjulpet mig super meget igennem hele mit mat forløb google er os meget hjælpsom

# data[].attributes.body
Det hjælper helt klart at gense edaptio-vidoerne, hvis man er i tvivl da der ret godt bliver gennemgået tingene derinde :)

# data[].attributes.headline
Det er interessant at sammenligne modellens værdier og så de virkelige værdier. I opgave 2c står rumfærgen til en højde af -79,4 når tiden er 0. Hvilket jo er noget værre sludder. 

# data[].attributes.subject
Det er interessant at sammenligne modellens værdier og så de virkelige værdier. I opgave 2c står rumfærgen til en højde af -79,4 når tiden er 0. Hvilket jo er noget værre sludder. 

# data[].attributes.body
Edaptio er en life saver. Ved at gense og dermed opfriske, kommer man nemmere i gennem det!

# data[].attributes.body
Jeg har fundet ud af at når jeg har udfordringer med at finde ud af hvilken måde jeg skal forklare noget på, så snakker jeg med en anden som måske ikke helt ved hvad det er jeg snakker om til at starte med. Men hvis jeg kan forklare personen det så de forstår udfordringen, så har jeg fundet den rigtige måde at forklare tingene på.

# data[].attributes.body
det er klat en fordel at blive dus med andre cas programmer.
eks. disse opgaver har jeg brugt GeoGebra, klart bedre program til at arbejde med funktioner., residualer, grafer, tangenter mm

# data[].attributes.body
Et godt tip
lær andre cas programmer at kende, GeoGebra er genialt til arbejde med funktioner, grafer residualplot mm

# data[].attributes.body
Hvordan finder jeg frem til hvad konstanterne a, b og c er?

# data[].attributes.body
Jeg har hentet meget hjælp fra den skriftlige opgave i dette modul - kig tilbage i den hvis du er tvivl om noget :-)

# data[].attributes.body
e6 var forvirrende i starten da jeg aldrig havde set det brugt i matematik før. Jeg fandt ud af at det betød gange med 10^6, hvilket er at gange med en million ved at google det.

# data[].attributes.headline
Jeg havde godt nok svært ved at få det der e til at hænge sammen i mine udregninger, så jeg endte med at måtte smide e ligningen over i 2 udregninger for at kunne få det til at gå op. 

# data[].attributes.subject
Jeg havde godt nok svært ved at få det der e til at hænge sammen i mine udregninger, så jeg endte med at måtte smide e ligningen over i 2 udregninger for at kunne få det til at gå op. 

# data[].attributes.headline
7C 2C - Jeg forstår ikke hvad der menes med et passende grafvindue. Betyder det at vinduet kun viser 0-120 på x-aksen?

# data[].attributes.subject
7C 2C - Jeg forstår ikke hvad der menes med et passende grafvindue. Betyder det at vinduet kun viser 0-120 på x-aksen?

# data[].attributes.headline
Residualplot opdatere IKKE hvis man har 2 sider på 1 opgaveside

# data[].attributes.subject
Residualplot opdatere IKKE hvis man har 2 sider på 1 opgaveside

# data[].attributes.body
Fix:

Hvis du gerne vil sammenligne 2 residualplots i samme vindue kan man opdatere residuallen ved at klikke på den ligning man vil se residualplottet fra og rykke vinduets størrelse.

# data[].attributes.headline
det er ret svært at matematisere en problemstilling, men jeg håber at have løst en del af 7C rigtigt...

# data[].attributes.subject
det er ret svært at matematisere en problemstilling, men jeg håber at have løst en del af 7C rigtigt...

# data[].attributes.body
God idé at kigge sine noter igennem og få en hurtig genopfriskning med de gode brugbare videoerne inde fra Edaptio, da de kan komme til stor gavn + man får mange svar derfra i forhold til opgaverne i dette modul 7 (mundtlig).

# data[].attributes.body
"e6" betyder man skal gange det tal der står med 100.000. Så hvis der står 1,9765e6 skal man gange 1,9765 med 100.000.
Hvis der fx står 1,9765e7 så skal man gange 1,9765 med 100.000.0 altså med 7 nuller.

# data[].attributes.body
Hvordan får man tegnet grafen ind i dataplottet?

# data[].attributes.body
Hvis der er i nogle af resultaterne står et 'E' efterfulgt af et tal (fx. 6), betyder dette at du skal gange tallet med 6 (eller med hvad end der står efter E)

Det er en måde at skrive skrive store tal kortere, som jeg ikke kendte til før nu.

# data[].attributes.body
man kan lave en direkte graf fra regneark ved at højre klike og vælge hurtiggraf =)

# data[].attributes.headline
Husk at gense videorener fra dette modul, hvis du er i tvivl om noget. 

# data[].attributes.subject
Husk at gense videorener fra dette modul, hvis du er i tvivl om noget. 

# data[].attributes.headline
Jeg fandt frem til, at man kunne finde tiden for frigørelsen af boosteren ved at indsætte funktionen som en ligning, hvor h(x) er lig med højden, altså 50000 meter, og så bruger man solve-funktionen til at udregne x

# data[].attributes.subject
Jeg fandt frem til, at man kunne finde tiden for frigørelsen af boosteren ved at indsætte funktionen som en ligning, hvor h(x) er lig med højden, altså 50000 meter, og så bruger man solve-funktionen til at udregne x

# data[].attributes.body
Jeg opdagede at man kan begrænse grafen, ved at skrive |0≤x≤140 til sidst i funktionen.