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ポリシリコン抵抗について。
ポリシリコン抵抗の中には、温度によらず抵抗値が変化しない温特フラット?という抵抗があるとききました。
普通、ポリシリコン抵抗は温度が上がるとキャリアが生成されて抵抗が下がるはずなのに、なぜ変わらないのでしょう?

どなたか詳しい方、できれば原理から教えていただけると嬉しいです!

A 回答 (2件)

全然詳しくないですけど


http://ejje.weblio.jp/sentence/content/%22%E3%83 …
によれば
>ボロンイオンをイオン注入して、温度係数ゼロまたは小さな薄膜ポリシリコン抵抗体や高抵抗の薄膜ポリシリコン抵抗体を形成する

だそうで。更に

>P+ポリシリコン抵抗体は正の温度係数を有し、
>N+ポリシリコン抵抗体は負の温度係数を有する。

とも。
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ポリシリコン抵抗は添加物により、温度特性を負から正に制御できるようです。


そんな温特を制御した電子部品は他にもあります。
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QなぜSiプロセスではポリシリコンゲートを用いるのか

Siプロセスに関しての質問です。

現在のSi集積回路では、ゲートにポリシリコンを利用して
いるようですが、将来的にはメタルゲートが有望のようです。
そこで質問なのですが、なぜポリシリコンをゲートに用いるのでしょうか?
半導体の教科書でMIS構造を勉強するときには、当然ゲートはメタルです。
なぜSiプロセスでは、ポリシリコンが登場しているのでしょう。
プロセスが大幅に簡単になる、コスト削減、といった理由でしょうか?

ご教授いただけると幸いです。
どうぞ宜しくお願いします。

Aベストアンサー

ゲートを形成した後にも熱をかけたり酸化したりするプロセスがあるからです。ポリシリコンはこれらの後処理に対して金属と比較すると一般に安定なので、後処理に対する制約が少ないのです。 

ただし、ポリシリコンの弱点は比抵抗が高い事で、この弱点を克服するために高融点金属とのシリサイドが使われるようになりました。さらには高融点金属をそのまま使う事ができれば抵抗は下がりますが、この場合は後工程の処理に特別な配慮が必要です。

Q金属、半導体の抵抗の温度変化について

金属は温度が高くなると抵抗が大きくなり、半導体は温度が高くなると抵抗が小さくなるということで、理論的にどうしてそうなるのでしょうか。
金属については、温度が上がると粒子が熱振動し自由電子が流れにくくなるというようなことを聞いたことがありますがあっていますか?
半導体についてはまったく理由がわからないので詳しく教えて頂くとありがたいです。
あと自分で調べていたところ「バンド理論」というのを目にしました。
関係があるようでしたらこれも教えて頂くとありがたいです。

Aベストアンサー

こんにちは。

>>>金属については、温度が上がると粒子が熱振動し自由電子が流れにくくなるというようなことを聞いたことがありますがあっていますか?

だいたい合っています。
金属については、温度が上がると正イオン(自由電子が引っこ抜かれた残りの原子)の振動が激しくなるので、自由電子が正イオンに散乱されます(進路を乱されます)。
それをマクロで見たとき、電気抵抗の上昇という形で現れます。

>>>半導体についてはまったく理由がわからないので詳しく教えて頂くとありがたいです。

半導体の中において金属の自由電子に相当するものは、電子とホールです。この2つは電流を担う粒子ですので、「キャリア」(運ぶ人)と言います。
ホールは、半導体物理学においてプラスの電子のように扱われますが、その実体は、電子が欠けた場所のことを表す「穴」のことであって、おとぎ話の登場人物です。
電子の濃度とホールの濃度に違いがあったとしても、一定の温度においては、両者の濃度の積は一定です。
これは、水溶液において、H+ と OH- の濃度の積が一定(10^(-14)mol^2/L^2)であるのと実は同じことなのです。

中性の水溶液の温度が高くなると、H2O が H+ と OH- とに解離しやすくなり、H2O に戻る反応が劣勢になります。
それと同様に、真性半導体においても、温度が上がると電子とホールが発生しやすくなるのに比べて、両者が出合って対消滅する反応が劣勢になるため、両者の濃度の積は増えます。
キャリアが増えるので、電流は流れやすくなります。

こんにちは。

>>>金属については、温度が上がると粒子が熱振動し自由電子が流れにくくなるというようなことを聞いたことがありますがあっていますか?

だいたい合っています。
金属については、温度が上がると正イオン(自由電子が引っこ抜かれた残りの原子)の振動が激しくなるので、自由電子が正イオンに散乱されます(進路を乱されます)。
それをマクロで見たとき、電気抵抗の上昇という形で現れます。

>>>半導体についてはまったく理由がわからないので詳しく教えて頂くとありがたいです。

半導体...続きを読む

Qダイオードの温度特性について

ダイオードは温度が高くなると、順方向電圧Vdが小さくなる特性を持ち、その傾きは-2mV/℃といわれています。

トランジスタ設計の本や関連HPを見るとダイオードの特性は下記の式になっていますが、
下記の値を入れて計算すると絶対温度Tが上昇するとVdも上昇する式になってしまいます。
どうしてでしょうか?

Vd = ((K*T)/q)*ln(Id/Is)
  = 1.785e-3*T

K:ボルツマン定数=1.38e-23[J/K]
q:電子の電荷:=1.602e-19[c]
Id:順方向電流=1e-3[A]
Is:飽和電流=1e-14[A]
T:絶対温度

Aベストアンサー

 
 
 以下、Vd,Id の d は省略します、 (q*V/(k*T)) などは (qV/kT) と略記します、 温度Tは300Kとします。


>> トランジスタ設計の本や関連HPを見るとダイオードの特性は下記の式になっていますが、
Vd = ((K*T)/q)*ln(Id/Is)
<<


 ここはぜひ、その式の元の形である
  I = Is・exp(qV/kT) …(1)
の式で覚えてください。半導体の理論は根底が exp(エネルギ/熱エネルギ) という関数から出発してるので、この形で慣れておけば 将来ともお得です。
 で、
Is 自体も exp(-Eg/kT) 的な電流です。 Egはシリコンのバンドギャップエネルギ、kTは温度Tの熱エネルギです。 Is の成分の詳細説明は専門書にゆずるとして、大局的には
  Is = A・exp(-Eg/kT) …(2)
と書けます。
係数 A は今は定数とします。(2)を(1)に入れると、
  I = A・exp(-Eg/kT)・exp(qV/kT) …(3)
両辺をAで割って 両辺を対数取って V=の形にすると、
  V = (1/q){ kT・ln(I/A)+Eg } …(4)
あなたが載せたVdの式より 少し詳しく求まりました。


 さて、
温度係数の定義は 『Tだけが変化する』 です。そのとき I は(何らかの手段で)一定に保たれてるとします。すると(4)式はT以外すべて定数となるので単純に微分できて、
  ∂V/∂T = (1/q)k・ln(I/A) …(5)
これが疑問への答です。これに(3)式を入れると、
  ∂V/∂T = (1/T){ V-Eg/q } …(6)
温度とバンドギャップと電子電荷だけの式になりました。Eg/q は次元が電圧で、バンドギャップ電圧と呼ばれたりします、その値はシリコンで約 1.11[V] です、この機会に暗記しましょう。(6)式を言葉で書くと

  温度係数=(順電圧-1.11 )÷温度 …(7)
  温度300k,順電圧 0.65V のとき、-1.5 mV/K ほど。
  温度300k,順電圧 0.51V のとき、-2 mV/K ほど。

変動は、電流が小さいほど(=順電圧が小さいほど)□□く、高温ほど□□いんですね。このように 使用温度、使用電流、品種、製造ロットによって変わるものなのだ、と覚えてください。



 余談;
詳しく言えば切りがないのですが、 Egそのものも温度Tの関数です。係数Aは回路シミュレータでは温度の3乗がよく使われます。SI単位系に慣れましょう。
それから、他人が書いた式を眺めてるだけでは自分の力が付きません、ぜひ式変形を自分の手で最後までやってみましょう。
 
 

 
 
 以下、Vd,Id の d は省略します、 (q*V/(k*T)) などは (qV/kT) と略記します、 温度Tは300Kとします。


>> トランジスタ設計の本や関連HPを見るとダイオードの特性は下記の式になっていますが、
Vd = ((K*T)/q)*ln(Id/Is)
<<


 ここはぜひ、その式の元の形である
  I = Is・exp(qV/kT) …(1)
の式で覚えてください。半導体の理論は根底が exp(エネルギ/熱エネルギ) という関数から出発してるので、この形で慣れておけば 将来ともお得です。
 で、
Is 自体も exp(-Eg/kT) 的な電流...続きを読む

QSi(ケイ素)の抵抗温度係数

どなたかケイ素の抵抗温度係数をご存知ないでしょうか?
参考書やWebで調べてみたのですが、見当たりませんでした。
よろしくお願いします。

Aベストアンサー

固体物性の本を引っ張り出してみました。
結論から申し上げると、やはりSiなどの半導体では金属等と違って「抵抗の温度変化係数」などといった単純な形では整理できないようです。従って「温度変化係数」を調べても見つからない訳ですね。

(1)Intrinsicな材料では導電率σはσ=Aexp(-2Eg/kT)の形で整理できる(真性伝導線)。すなわち、温度上昇とともに導電率が上がる。
(2)十分に高温では、ドープされた材料も上記の真性伝導線に乗る。ここでの「高温」はドーピング濃度により変化する。(室温~500℃くらいの間で変動する)
(3)一方、低温になるとドープされた材料はこの線から外れ、温度を下げても導電率があまり下がらなくなる。この領域では格子振動との競合があり温度を下げるほど導電率が上がる場合もある。
(4)さらに極低温まで温度を下げると、ドーピングしてあってもキャリアの励起が不十分になり、再び導電率が下がる。
という複雑な挙動を示すようです。(以上は青木「電子物性工学」、コロナ社、1964より)

図をお見せできればよいのですがなかなか難しいので、「半導体物性」「固体物理」などの教科書を適宜当たってみることをお勧めします。基礎的な話なのでそれほど苦労しないで見つかると思います。

固体物性の本を引っ張り出してみました。
結論から申し上げると、やはりSiなどの半導体では金属等と違って「抵抗の温度変化係数」などといった単純な形では整理できないようです。従って「温度変化係数」を調べても見つからない訳ですね。

(1)Intrinsicな材料では導電率σはσ=Aexp(-2Eg/kT)の形で整理できる(真性伝導線)。すなわち、温度上昇とともに導電率が上がる。
(2)十分に高温では、ドープされた材料も上記の真性伝導線に乗る。ここでの「高温」はドーピング濃度により変化する。(室温~500℃くらいの間...続きを読む

Q統計学的に信頼できるサンプル数って?

統計の「と」の字も理解していない者ですが、
よく「統計学的に信頼できるサンプル数」っていいますよね。

あれって「この統計を調べたいときはこれぐらいのサンプル数があれば信頼できる」という決まりがあるものなのでしょうか?
また、その標本数はどのように算定され、どのような評価基準をもって客観的に信頼できると判断できるのでしょうか?
たとえば、99人の専門家が信頼できると言い、1人がまだこの数では信頼できないと言った場合は信頼できるサンプル数と言えるのでしょうか?

わかりやすく教えていただけると幸いです。

Aベストアンサー

> この統計を調べたいときはこれぐらいのサンプル数があれば信頼できる・・・
 調べたいどの集団でも、ある一定数以上なら信頼できるというような決まりはありません。
 何かサンプルを集め、それをなんかの傾向があるかどうかという仮説を検証するために統計学的検定を行って、仮設が否定されるかされないかを調べる中で、どの検定方法を使うかで、最低限必要なサンプル数というのはあります。また、集めたサンプルを何か基準とすべき別のサンプルと比べる検定して、基準のサンプルと統計上差を出すに必要なサンプル数は、比べる検定手法により計算できるものもあります。
 最低限必要なサンプル数ということでは、例えば、ある集団から、ある条件で抽出したサンプルと、条件付けをしないで抽出したサンプル(比べるための基準となるサンプル)を比較するときに、そのサンプルの分布が正規分布(正規分布解説:身長を5cmきざみでグループ分けし、低いグループから順に並べたときに、日本人男子の身長なら170cm前後のグループの人数が最も多く、それよりも高い人のグループと低い人のグループの人数は、170cmのグループから離れるほど人数が減ってくるような集団の分布様式)でない分布形態で、しかし分布の形は双方とも同じような場合「Wilcoxon符号順位検定」という検定手法で検定することができますが、この検定手法は、サンプルデータに同じ値を含まずに最低6つのサンプル数が必要になります。それ以下では、いくらデータに差があるように見えても検定で差を検出できません。
 また、統計上差を出すのに必要なサンプル数の例では、A国とB国のそれぞれの成人男子の身長サンプルがともに正規分布、または正規分布と仮定した場合に「t検定」という検定手法で検定することができますが、このときにはその分布を差がないのにあると間違える確率と、差があるのにないと間違える確率の許容値を自分で決めた上で、そのサンプルの分布の値のばらつき具合から、計算して求めることができます。ただし、その計算は、現実に集めたそれぞれのサンプル間で生じた平均値の差や分布のばらつき具合(分散値)、どのくらいの程度で判定を間違える可能性がどこまで許されるかなどの条件から、サンプル間で差があると認められるために必要なサンプル数ですから、まったく同じデータを集めた場合でない限り、計算上算出された(差を出すために)必要なサンプル数だけサンプルデータを集めれば、差があると判定されます(すなわち、サンプルを無制限に集めることができれば、だいたい差が出るという判定となる)。よって、集めるサンプルの種類により、計算上出された(差を出すために)必要なサンプル数が現実的に妥当なものか、そうでないのかを、最終的には人間が判断することになります。

 具体的に例示してみましょう。
 ある集団からランダムに集めたデータが15,12,18,12,22,13,21,12,17,15,19、もう一方のデータが22,21,25,24,24,18,18,26,21,27,25としましょう。一見すると後者のほうが値が大きく、前者と差があるように見えます。そこで、差を検定するために、t検定を行います。結果として計算上差があり、前者と後者は計算上差がないのにあると間違えて判断する可能性の許容値(有意確率)何%の確率で差があるといえます。常識的に考えても、これだけのサンプル数で差があると計算されたのだから、差があると判断しても差し支えないだろうと判断できます。
 ちなみにこの場合の差が出るための必要サンプル数は、有意確率5%、検出力0.8とした場合に5.7299、つまりそれぞれの集団で6つ以上サンプルを集めれば、差を出せるのです。一方、サンプルが、15,12,18,12,21,20,21,25,24,19の集団と、22,21125,24,24,15,12,18,12,22の集団ではどうでしょう。有意確率5%で差があるとはいえない結果になります。この場合に、このサンプルの分布様式で拾い出して差を出すために必要なサンプル数は551.33となり、552個もサンプルを抽出しないと差が出ないことになります。この計算上の必要サンプル数がこのくらい調査しないといけないものならば、必要サンプル数以上のサンプルを集めて調べなければなりませんし、これだけの数を集める必要がない、もしくは集めることが困難な場合は差があるとはいえないという判断をすることになるかと思います。

 一方、支持率調査や視聴率調査などの場合、比べるべき基準の対象がありません。その場合は、サンプル数が少ないレベルで予備調査を行い、さらにもう少しサンプル数を増やして予備調査を行いを何回か繰り返し、それぞれの調査でサンプルの分布形やその他検討するべき指数を計算し、これ以上集計をとってもデータのばらつきや変化が許容範囲(小数点何桁レベルの誤差)に納まるようなサンプル数を算出していると考えます。テレビ視聴率調査は関東では300件のサンプル数程度と聞いていますが、調査会社ではサンプルのとり方がなるべく関東在住の家庭構成と年齢層、性別などの割合が同じになるように、また、サンプルをとる地域の人口分布が同じ割合になるようにサンプル抽出条件を整えた上で、ランダムに抽出しているため、数千万人いる関東の本当の視聴率を割合反映して出しているそうです。これはすでに必要サンプル数の割り出し方がノウハウとして知られていますが、未知の調査項目では必要サンプル数を導き出すためには試行錯誤で適切と判断できる数をひたすら調査するしかないかと思います。

> どのような評価基準をもって客観的に信頼できると判断・・・
 例えば、工場で作られるネジの直径などは、まったくばらつきなくぴったり想定した直径のネジを作ることはきわめて困難です。多少の大きさのばらつきが生じてしまいます。1mm違っても規格外品となります。工場では企画外品をなるべく出さないように、統計を取って、ネジの直径のばらつき具合を調べ、製造工程をチェックして、不良品の出る確率を下げようとします。しかし、製品をすべて調べるわけにはいきません。そこで、調べるのに最低限必要なサンプル数を調査と計算を重ねてチェックしていきます。
 一方、農場で生産されたネギの直径は、1mmくらいの差ならほぼ同じロットとして扱われます。また、農産物は年や品種の違いにより生育に差が出やすく、そもそも規格はネジに比べて相当ばらつき具合の許容範囲が広くなっています。ネジに対してネギのような検査を行っていたのでは信頼性が損なわれます。
 そもそも、統計学的検定は客観的判断基準の一指針ではあっても絶対的な評価になりません。あくまでも最終的に判断するのは人間であって、それも、サンプルの質や検証する精度によって、必要サンプルは変わるのです。

 あと、お礼の欄にあった専門家:統計学者とありましたが、統計学者が指摘できるのはあくまでもそのサンプルに対して適切な検定を使って正しい計算を行ったかだけで、たとえ適切な検定手法で導き出された結果であっても、それが妥当か否か判断することは難しいと思います。そのサンプルが、何を示し、何を解き明かし、何に利用されるかで信頼度は変化するからです。
 ただ、経験則上指標的なものはあります。正規分布を示すサンプルなら、20~30のサンプル数があれば検定上差し支えない(それ以下でも問題ない場合もある)とか、正規分布でないサンプルは最低6~8のサンプル数が必要とか、厳密さを要求される調査であれば50くらいのサンプル数が必要であろうとかです。でも、あくまでも指標です。

> この統計を調べたいときはこれぐらいのサンプル数があれば信頼できる・・・
 調べたいどの集団でも、ある一定数以上なら信頼できるというような決まりはありません。
 何かサンプルを集め、それをなんかの傾向があるかどうかという仮説を検証するために統計学的検定を行って、仮設が否定されるかされないかを調べる中で、どの検定方法を使うかで、最低限必要なサンプル数というのはあります。また、集めたサンプルを何か基準とすべき別のサンプルと比べる検定して、基準のサンプルと統計上差を出すに必要な...続きを読む

QMOS トランジスタのVTHの計り方

ずぶの素人です。MOSトランジスタを単体でシミュレーション動作させてその時のVTHを測りたいのですがどのような回路でどのようにシミュレーションさせて測定すればいいのかさっぱりわかりません。
シミュレーターはspectreを想定しています。更に具体的に言うとspectreネットリストにdelvt0を設定してそのパラメーターが正常に効いているかどうかを確認したいと考えています。いろいろネットを検索してみたのですがよくわかりません。どなたかご指導下さい。

Aベストアンサー

spectreは持ってませんのでフリーのspiceシミュレータLTSpiceを使った例で説明します。(こちら http://yahoo.jp/box/zPv9l6 にアップした資料を参照して説明します。)

1)回路は資料のようにまず、FETのゲートとソースの間に電圧源(この場合、V_gs)を接続します。またドレインとソースの間には別のDC電源(V1)を接続します。

2)シミュレーション
 まずV_gsを0Vから2Vまでスイープします。資料の場合はV_gsを10mV刻みで増加させてます。
 また、FETのVT0はspecterのようなdelvt0のようなパラメータはLTSpiceでは使えませんのでVT0を変数に設定(Vt0x)してパラメトリック・プロット機能を使ってVt0を0.5Vから1.5Vまで0.5V刻みで変化させています。

 シミュレーション結果は横軸がゲート-ソース間電圧Vgsを縦軸はドレイン電流Id(M1)を表しています。

specterを使っての説明ではないので分かりづらいかもしれませんが...

Q±4σに入る確率について教えてください

ウィキペディアの検索より、
確率変数XがN( μ, σ2)に従う時、平均 μ からのずれがσ以下の範囲にXが含まれる確率は68.26%、2σ以下だと95.44%、さらに3σだと99.74%となる。
と分かりました。

そこで
4σ、


の場合確率はどうなるか教えてください。
よろしくお願い致します。

Aベストアンサー

Excel で NORMDIST を使い、平均 50、標準偏差 10 (いわゆる偏差値)で計算してみましたら、次のようになりました。

 σ 0.682689492137086
2σ 0.954499736103641
3σ 0.997300203936740
4σ 0.999936657516326
5σ 0.999999426696856
6σ 0.999999998026825
7σ 0.999999999997440
8σ 0.999999999999999
9σ 1.000000000000000

Excelの関数の精度がどの程度のものか分かりませんが、9σで100%になりました。

Qシリコンウェハ作製法のCZ法とFZ法

シリコンウェハ作製法のCZ法とFZ法について教えてください。

Aベストアンサー

CZ,FZともに単結晶インゴットを作成する方法です。

まずCZ法ですが,Czochralski法の略で,簡単に言うと石英のるつぼに多結晶シリコンを入れ,加熱融解し,そこへ作成したい方位の種結晶を入れ,同じ方位の単結晶を引き上げる方法です。名前は発明者の名前に由来します。

FZ法はFloating Zone法の略で,棒状多結晶シリコンの下に種結晶をつけ,誘導加熱で種と多結晶の境界あたりを融解し単結晶化する方法です。

CZ法の利点は大口径結晶が作りやすいこと,欠点はシリコンの融液が石英と接触しているため不純物(主に酸素)が混入することです。FZに関してはこの逆だと
お考えください。ただし,適量の酸素がシリコンウェエーハ中に入っているとウェーハのの強度が増す等の利点があるため,酸素に関しては悪いことだけではありません。

CZに関しては下記urlに,FZに関してはこの段落の下にあるurlに写真が掲載されています。
http://www.komsil.co.jp/progress/progf.htm

参考URL:http://www.sumcosi.com/laboratory/laboratory1.html

CZ,FZともに単結晶インゴットを作成する方法です。

まずCZ法ですが,Czochralski法の略で,簡単に言うと石英のるつぼに多結晶シリコンを入れ,加熱融解し,そこへ作成したい方位の種結晶を入れ,同じ方位の単結晶を引き上げる方法です。名前は発明者の名前に由来します。

FZ法はFloating Zone法の略で,棒状多結晶シリコンの下に種結晶をつけ,誘導加熱で種と多結晶の境界あたりを融解し単結晶化する方法です。

CZ法の利点は大口径結晶が作りやすいこと,欠点はシリコンの融液が石英と接触しているため...続きを読む

Qデータが正規分布しているか判断するには???

初歩的なことですが。。急いでいます。
おわかりになる方 教えてください。
サンプリングしたデータが正規分布しているかどうかを確認するにはどうすればよろしいでしょうか。
素人でも分かるように説明したいのですが。。
定性的にはヒストグラムを作り視覚的に訴える方法があると思います。今回は定量的に判断する方法を知りたいです。宜しくお願いします。

Aベストアンサー

>機械的に処理してみるとできました。
>でも理屈を理解できていません。
 とりあえず、理屈は後で勉強するとして、有意水準5%で有意差あり(有意確率が0.05以下)であれば、正規分布ではないと結論づけてお終いでいいのではないですか。
>この検定をもっと初心者でもわかりやすく解説しているサイト等ご存じありませんか。
 私が知っている限りでは、紹介したURLのサイトが最も丁寧でわかりやすいサイトでした。
>データの区間を分けるときのルール等ありますでしょうか。
 ヒストグラムを作成する場合、区間距離、度数区分数は、正規的なグラフになるように試行錯誤で行うことが多い(区間距離や度数区分数を本来の分布に則するようにいろいろ当てはめて解釈する。データ個数の不足や、データの取り方、または見かけ上の分布によりデータのばらつきが正しく反映されて見えないことがあるため)のですが、度数区分数は、機械的に、
=ROUNDUP(1+LOG10(データ個数)/LOG10(2),0):エクセル計算式
で区分数を求める方法があります。
 また、区間距離は、=ROUND((データの最高値-最低値)/(度数区分数値-1),有効桁数)で求め、区分の左端は、
=ROUNDUP(データの最低値-区間距離/2,有効桁数)
右端は=ROUNDUP(データの最高値+区間距離/2,有効桁数)
とします。
 区間がと度数区分数が出たら、その範囲にあるデータ数を数えて、ヒストグラムができます。
 
>最小側、最大側は 最小値、最大値を含んだ値としなければならないのでしょうか。
 ヒストグラム作成の処理に関しては、上記を参考にしてください。
 その前に、データの最小値と最大値が、正しくとれたデータか検討するため、棄却検定で外れ値が存在するか否かを検定し、外れ値が存在しないと結論づけられたら、正規分布の検定を行ってみてください。もし外れ値が存在する可能性があれば、そもそも、そのデータの信頼性が失われます。サンプリング手法の再検討(データの取り方に偏りがなかったか、無作為に設定してデータを取っていたか等)をして、再度データを得る必要があります。また、そもそも検定する以前に、データ数が少ないと判断が付かなくなってしまいますので、データ数は十分揃える(少なくとも20~30個)必要もあります。

>機械的に処理してみるとできました。
>でも理屈を理解できていません。
 とりあえず、理屈は後で勉強するとして、有意水準5%で有意差あり(有意確率が0.05以下)であれば、正規分布ではないと結論づけてお終いでいいのではないですか。
>この検定をもっと初心者でもわかりやすく解説しているサイト等ご存じありませんか。
 私が知っている限りでは、紹介したURLのサイトが最も丁寧でわかりやすいサイトでした。
>データの区間を分けるときのルール等ありますでしょうか。
 ヒストグラムを作成する場合、区...続きを読む

Q多結晶シリコンのバンドギャップ

シリコンのバンドギャップがおよそ1.1eVだということは
分かるのですが、多結晶またはアモルファスの形の場合、
その値は変わってくるのでしょうか?
結晶状態によってバンド構造も変わると思うのですが、
その辺の原理が良く理解できていません。
具体的な値、また適切な書物が有れば教えていただけないでしょうか?

Aベストアンサー

結晶化度に比例して単結晶の値に近づく(=バンドギャップが小さくなる)という考え方で良いのでしょうか?
... 結晶密度(格子間距離)ではなく,アモルファス状態のシリコンは,電子をトラップし得る凖位が多くあるということで,このトラップ準位がドナー・アクセプタ準位の近傍にあるということです。


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