MIĘDZYNARODOWE NORMY OCENY NIEPEWNOŚCI POMIARÓW
|
|
- Kazimierz Cieślik
- 4 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 MIĘDZYNARODOWE NORMY OCENY NIEPEWNOŚCI POMIARÓW wersja skrócoa (4 stroy opracowała Ewa Dębowska
2 MIĘDZYNARODOWE NORMY OCENY NIEPEWNOŚCI POMIARÓW - wersja skrócoa l Wprowadzeie W roku 995, po wielu latach pracy, uzgodioo międzyarodowe ormy dotyczące iepewości w pomiarach Międzyarodowa Orgaizacja Normalizacyja (ISO opublikowała odpowiedi Przewodik"[] Po dokoaiu przekładu a język polski [] i przyjęciu odpowiediej ustawy, do podjęcia której zobowiązują Polskę umowy międzyarodowe, stosowaie orm ISO w zakresie obliczaia i podawaia w publikacjach iepewości pomiarów staie się obowiązkiem podobym do obowiązku stosowaia układu SI Nowości dotyczą przede wszystkim przyjęcia uzgodioej termiologii i powszechie akceptowaej miary iepewości w pomiarach, szerszego korzystaia z metod statystyczych oraz sposobów ocey i obliczaia iepewości Oto iektóre defiicje ogólych termiów metrologiczych: Błąd pomiaru - różica między wyikiem pomiaru a wartością wielkości mierzoej (wartością prawdziwą Bywa też azyway błędem bezwzględym pomiaru Błąd względy - stosuek błędu pomiaru do wartości wielkości mierzoej Błąd przypadkowy - różica między wyikiem pomiaru a średią arytmetyczą ieskończoej liczby wyików pomiarów tej samej wielkości mierzoej, wykoaych w warukach powtarzalości Błąd przypadkowy jest wyikiem ieprzewidywalych czasowych lub przestrzeych zmia czyików przypadkowych wpływających a pomiar; daje o przyczyek zwiększający rozrzut wyików Błąd systematyczy - różica między średią arytmetyczą ieskończoej liczby pomiarów tej samej wielkości mierzoej, wykoaych w warukach powtarzalości, a wartością wielkości mierzoej Błąd systematyczy jest rówież wyikiem czasowych lub przestrzeych zmia czyików wpływających a pomiar, ale te czyiki moża rozpozać Obowiązkiem eksperymetatora jest wprowadzeie poprawki kompesującej błąd systematyczy Zatem prawdziwy błąd systematyczy wyika z ieidealości przyrządów pomiarowych i/lub mierzoych obiektów Przewodik uważa go za zjawisko losowe, gdyż ie zamy a priori jego wielkości i zaku, tak samo jak w przypadku błędu przypadkowego Moża mu przypisać rozkład prawdopodobieństwa - co jest zasadiczą owością Wyik surowy - wyik pomiaru przed korekcją błędu systematyczego Wyik poprawioy - wyik pomiaru po korekcji błędu systematyczego Niepewość pomiaru - parametr związay z wyikiem pomiaru, charakteryzujący rozrzut wartości, który moża w uzasadioy sposób przypisać wielkości mierzoej Nawet jedak, gdy obliczoe iepewości są małe, to ciągle ie ma gwaracji, że błąd wyiku pomiaru jest mały poieważ podczas określaia poprawki pewe oddziaływaia systematycze mogły zostać pomiięte, gdyż ie zostały rozpozae Wyrażaie iepewości pomiaru - owe ormy międzyarodowe Pierwszą rzeczą podlegającą uormowaiu jest termiologia Stosowae są astępujące termiy o owym zaczeiu: ocea iepewości metodą typu A (type A evaluatio of ucertaity oparta a metodzie określaia iepewości pomiaru drogą aalizy statystyczej serii wyików pomiarów; ocea iepewości metodą typu B (type B evaluatio of ucertaity obliczaa a podstawie rozkładu prawdopodobieństwa przyjętego przez eksperymetatora (prawdopodobieństwa subiektywego; iepewość stadardowa (stadard ucertaity wyiku pomiaru bezpośrediego wielkości X Ważą owością jest symbol iepewości stadardowej, u (ucertaity, którego możemy używać a trzy sposoby: u, u(, u(stężeie NaCl Przewodik ie wprowadził osobego symbolu dla pojęcia iepewości względej Zgodym z logiką symbolem jest u r (ideks r od ag relative zalecoy do użytku w USA przez Natioal Istitute of Stadards ad Techology Niepewość stadardowa jest jedyą, uzaą przez Przewodik, miarą iepewości;
3 4 złożoa iepewość stadardowa u c (y (combied stadard ucertaity jest iepewością wyików pomiarów pośredich y = f(,,,, k K, gdzie symbole,,,, k, K ozaczają K wielkości mierzoych bezpośredio Jest oa obliczaa (wyzaczaa z prawa przeoszeia iepewości pomiaru; 5 iepewość rozszerzoa U albo U(y (epaded ucertaity jest miarą pewego przedziału ufości" otaczającego wyik pomiaru pośrediego Oczekuje się, że w przedziale tym jest zawarta duża część wartości, które w rozsądy sposób moża przypisać wielkości mierzoej Wartość U oblicza się podobie jak graice przedziału ufości w metodach statystyczych, możąc złożoą iepewość stadardową przez bezwymiarowy współczyik rozszerzeia k 6 współczyik rozszerzeia k (coverage factor jest możikiem złożoej iepewości stadardowej, stosowaym w celu uzyskaia iepewości rozszerzoej Obliczaie iepewości pomiarów bezpośredich Wielkość X mierzoą bezpośredio traktujemy jako zmieą losową Wykoywaie pomiarów bezpośredich jest odpowiedikiem losowaia -elemetowej próbki {,, } z ieskończeie liczej populacji, którą staowią wszystkie możliwe do wykoaia pomiary Zakładamy z reguły, że populacja geerala ma rozkład ormaly N(,, gdzie ozacza wartość oczekiwaą, a - odchyleie stadardowe Za wyik pomiaru przyjmuje się wartość liczbową estymatora wartości oczekiwaej, czyli w praktyce średią arytmetyczą wyików pomiarów Niepewością stadardową wyiku pomiaru wielkości X azywamy odchyleie stadardowe eksperymetale średiej arytmetyczej, które oblicza się ze wzoru i i u( ( i ( Niepewość obliczaa w te sposób jest iepewością stadardową obliczoą metodą typu A Niepewość stadardową szacuje się metodą typu B w przypadku, gdy dostępy jest tylko jede wyik pomiaru albo gdy wyiki ie wykazują rozrzutu Wówczas iepewość stadardową oceia się a podstawie wiedzy o daej wielkości lub o przedziale, w którym wartość rzeczywista powia się mieścić W przypadku wyików ie wykazujących rozrzutu główym przyczykiem iepewości pomiarów jest iepewość wzorcowaia d rówa wartości działki elemetarej stosowaego mierika Przyjmuje się, że wartość d jest rówa połowie szerokości rozkładu jedostajego a iepewość stadardowa wyosi u( (estymator odchyleia stadardowego w rozkładzie jedostajym Jeżeli a podstawie ogólej wiedzy moża przyjąć symetryczy rozkład trójkąty, to u( d Drugim przyczykiem iepewości pomiarów ie 6 wykazujących rozrzutu jest iepewość eksperymetatora e, spowodowaa przyczyami zaymi eksperymetatorowi, ale od iego iezależymi Eksperymetator korzysta ze swego doświadczeia i wiedzy w celu określeia iepewości e oraz wyikającej stąd iepewości stadardowej Często iepewość stadardowa eksperymetatora jest szacowaa rówież a podstawie rozkładu jedostajego; wtedy u( Niepewościami obarczoe są rówież wyiki zaczerpięte z literatury, tablic matematyczych lub kalkulatora Jeśli ie jest podaa wartość odchyleia stadardowego eksperymetalego (jeśli jest podaa, wtedy iepewość u( jest rówa temu odchyleiu i brak jest jakiejkolwiek iformacji o iepewości przyjmujemy, że iepewość t jest rówa 0 jedostek miejsca rozwiięcia dziesiętego o ajmiejszej wartości Niepewość stadardową obliczamy wtedy ze wzoru u( t d d i
4 Jeśli obydwa typy iepewości A i B występują rówocześie, to ależy posłużyć się astępującym wzorem a iepewość stadardową (całkowitą: u( u ( d ( e A( ub ( ( i ( i ( t 4 Obliczaie iepewości pomiarów pośredich Najczęściej wykouje się pomiary pośredie i oblicza (wyzacza wielkość mierzoą y, korzystając ze związku fukcyjego y= f(,,,, k, K gdzie symbole,,,, k, K ozaczają K wielkości mierzoych bezpośredio Zakłada się, że zae są wyiki pomiarów,,, k, K tych wielkości oraz ich iepewości stadardowe u(, u(, u(, u( k,, u( K Wyik (końcowy pomiaru oblicza się ze wzoru y = f(,,, k, K Przy obliczaiu iepewości stadardowej pomiaru pośrediego ależy rozróżić ieskorelowae i skorelowae pomiary wielkości mierzoych bezpośredio W pomiarach ieskorelowaych (chodzi tu o korelację między wielkościami mierzoymi, której miarą są współczyiki korelacji każdą wielkość mierzy się w iym, iezależym doświadczeiu Złożoą iepewość stadardową u c (y pośredich pomiarów ieskorelowaych oblicza się ze wzoru K f uc ( y u ( k k k Pomiary ależy uzać za skorelowae zawsze wtedy, gdy dae wielkości są mierzoe bezpośredio za pomocą jedego zestawu doświadczalego, w jedym doświadczeiu W praktyce ozacza to, że wszystkie pomiary elektrycze wykoywae w laboratoriach studeckich są pomiarami skorelowaymi Z uwagi a bardzo skomplikowae obliczeie złożoej iepewości stadardowej wielkości mierzoej pośredio o skorelowaych wielkościach wejściowych (mierzoych bezpośredio w pracowiach studeckich wygodiej jest postępować astępująco Wyiki y i oblicza się korzystając z kompletu wyików pomiarów bezpośredich K wielkości k,i uzyskaych w i pomiarze Seria wyików y i, uzyskaych w pomiarach, staowi próbkę podobie jak w pomiarach bezpośredich Przyjmuje się, że wyikiem pomiaru pośrediego jest y a złożoa iepewość stadardowa wyiku wyosi u c (y = ( 5 Niepewość rozszerzoa i zapisywaie wyików Dla celów komercyjych, przemysłowych, zdrowia i bezpieczeństwa zachodzi koieczość podaia miary iepewości, która określa przedział otaczający wyik pomiaru zawierający dużą, z góry określoą, część wyików, jakie moża przypisać wielkości mierzoej Niepewość spełiającą powyższy waruek azywa się iepewością rozszerzoą i ozacza symbolem U(y lub U Defiiuje się ją wzorem U(y = k u c (y, gdzie k azywa się współczyikiem rozszerzeia Jest to umowie przyjęta liczba, wybraa tak, by w przedziale y ± U(y zalazła się większość wyików pomiaru potrzeba do daych zastosowań, a przykład a I Pracowi do wioskowaia o zgodości z wartością tabelaryczą Wprowadzeie iepewości rozszerzoej moża uważać za świadomą rezygację z admierego wyrafiowaia a rzecz rozwiązaia łatwiejszego do zastosowaia w praktyce W Przewodiku stwierdza się, że wartość k wyosi ajczęściej - i ( y i y 4
5 Przewodik przyjmuje zasadę raportowaia iepewości z dokładością do dwu cyfr Spośród dwu sposobów skrótowego zapisu wartości mierzoej i iepewości, utrwala się zasada, by zapis z użyciem symbolu "±" stosować wyłączie do iepewości rozszerzoej i iych przedziałów o wysokim poziomie ufości, atomiast zapis z użyciem awiasów do iepewości stadardowej Przewodik zaleca przedstawiać wyiki w taki sposób, by ich użytkowik miał możliwość powtórzeia obliczeń, a awet pomiarów Oto podstawowe wskazaia dotyczące podawaia wyików i iepewości Należy: podać pełą defiicję wielkości mierzoej i wzory, z których się ją oblicza, opisać sposób wykoywaia pomiarów, stosowae przyrządy oraz określić ich iepewości wzorcowaia, podać wyiki każdej wielkości k mierzoej bezpośredio, jej iepewość wzorcowaia d k, iepewość stadardową u( k oraz liczbę pomiarów k, 4 podać sposoby obliczaia iepewości stadardowej oraz jej typ (A lub B, 5 w przypadku pomiarów pośredich określić, czy metoda pomiaru poszczególych wielkości mierzoych bezpośredio daje wyiki skorelowae czy też ieskorelowae, 6 podać sposób obliczaia wielkości pośrediej, 7 podać sposób plaowaia pomiarów końcowych, 8 podać sposób obliczaia złożoej iepewości stadardowej u c (, 9 wyiki zaokrąglić według reguł dotychczas stosowaych i zapisać w jede ze sposobów podaych w Tabeli Tabela Najważiejsze elemety Międzyarodowej Normy Ocey Niepewości Pomiaru Wielkość Niepewość stadardowa: Ocea typu A Symbol i sposób obliczaia Statystycza aaliza serii pomiarów, w tym: u(dla serii rówoważych pomiarów u( ( i ( u(a, u(b parametrów prostej regresji itp Niepewość stadardowa: Naukowy osąd eksperymetatora, Ocea typu B u( (gdy zaa jest iepewość ; wzorcowaia d, eksperymetatora e, odczytu z tablic czy kalkulatora t Złożoa iepewość K stadardowa f uc ( y u ( k k (dla ieskorelowaych k k K - liczba wielkości mierzoych bezpośredio Współczyik rozszerzeia k Niepewość rozszerzoa U(y = k u c (y Zalecay zapis iepewości stadardowa g = 9,78 m/s, u c (g = 0,076 m/s g = 9,78(76 m/s rozszerzoa g = 9,78 m/s, U(g = 0,5 m/s g =(9,780,5 m/s (zasada podawaia cyfr zaczących iepewości i, Literatura [] Guide to the Epressio of Ucertaity i Measuremet, OSO, Switzerlad 995 [] The NIST Referece o Costats, Uits, ad Ucertaity, [] Wyrażaie iepewości pomiaru: Przewodik, Główy Urząd Miar, Warszawa 999 [4] H Szydłowski, POSTĘPY FIZYKI TOM 5 ZESZYT ROK 000, str 9 [5] A Zięba, POSTĘPY FIZYKI TOM 5 ZESZYT 5 ROK 00, str 8 [6] H Szydłowski, Niepewości w pomiarach Międzyarodowe stadardy w praktyce, Wydawictwo Naukowe UAM, Pozań 00 5
Instrukcja oceny niepewności pomiarów w I Pracowni Fizycznej (ONP) Nowe normy międzynarodowe
Istrukcja ocey iepewości pomiarów w I Pracowi Fizyczej (ONP) Nowe ormy międzyarodowe l. Wprowadzeie W roku 995, po wielu latach pracy, uzgodioo międzyarodowe ormy dotyczące termiologii i sposobu określaia
Bardziej szczegółowoMetrologia: miary dokładności. dr inż. Paweł Zalewski Akademia Morska w Szczecinie
Metrologia: miary dokładości dr iż. Paweł Zalewski Akademia Morska w Szczeciie Miary dokładości: Najczęściej rozkład pomiarów w serii wokół wartości średiej X jest rozkładem Gaussa: Prawdopodobieństwem,
Bardziej szczegółowoOpracowanie danych pomiarowych. dla studentów realizujących program Pracowni Fizycznej
Opracowaie daych pomiarowych dla studetów realizujących program Pracowi Fizyczej Pomiar Działaie mające a celu wyzaczeie wielkości mierzoej.. Do pomiarów stosuje się przyrządy pomiarowe proste lub złożoe.
Bardziej szczegółowoINFORMATYKA W CHEMII Dr Piotr Szczepański
INFORMATYKA W CHEMII Dr Piotr Szczepański Katedra Chemii Fizyczej i Fizykochemii Polimerów . BŁĄD A NIEPEWNOŚĆ. TYPY NIEPEWNOŚCI 3. POWIELANIE NIEPEWNOŚCI 4. NIEPEWNOŚĆ STANDARDOWA ZŁOŻONA W rok 995 grpa
Bardziej szczegółowoPODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH
PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH POMIAR FIZYCZNY Pomiar bezpośredi to doświadczeie, w którym przy pomocy odpowiedich przyrządów mierzymy (tj. porówujemy
Bardziej szczegółowo3. Tworzenie próby, błąd przypadkowy (próbkowania) 5. Błąd standardowy średniej arytmetycznej
PODSTAWY STATYSTYKI 1. Teoria prawdopodobieństwa i elemety kombiatoryki 2. Zmiee losowe i ich rozkłady 3. Populacje i próby daych, estymacja parametrów 4. Testowaie hipotez 5. Testy parametrycze 6. Testy
Bardziej szczegółowoPodstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych
Podstawy opracowaia wyików pomiarów z elemetami aalizepewości pomiarowych w zakresie materiału przedstawioego a wykładzie orgaizacyjym Pomiary Wyróżiamy dwa rodzaje pomiarów: pomiar bezpośredi, czyli doświadczeie,
Bardziej szczegółowoPodstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych (w zakresie materiału przedstawionego na wykładzie organizacyjnym)
Podstawy opracowaia wyików pomiarów z elemetami aalizepewości pomiarowych (w zakresie materiału przedstawioego a wykładzie orgaizacyjym) Pomiary Wyróżiamy dwa rodzaje pomiarów: pomiar bezpośredi, czyli
Bardziej szczegółowoNiepewności pomiarów
Niepewności pomiarów Międzynarodowa Organizacja Normalizacyjna (ISO) w roku 1995 opublikowała normy dotyczące terminologii i sposobu określania niepewności pomiarów [1]. W roku 1999 normy zostały opublikowane
Bardziej szczegółowoStatystyka i Opracowanie Danych. W7. Estymacja i estymatory. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407
Statystyka i Opracowaie Daych W7. Estymacja i estymatory Dr Aa ADRIAN Paw B5, pok407 ada@agh.edu.pl Estymacja parametrycza Podstawowym arzędziem szacowaia iezaego parametru jest estymator obliczoy a podstawie
Bardziej szczegółowoEstymacja przedziałowa
Metody probabilistycze i statystyka Estymacja przedziałowa Dr Joaa Baaś Zakład Badań Systemowych Istytut Sztuczej Iteligecji i Metod Matematyczych Wydział Iformatyki Politechiki Szczecińskiej Metody probabilistycze
Bardziej szczegółowoMiary położenia (tendencji centralnej) to tzw. miary przeciętne charakteryzujące średni lub typowy poziom wartości cechy.
MIARY POŁOŻENIA I ROZPROSZENIA WYNIKÓW SERII POMIAROWYCH Miary położeia (tedecji cetralej) to tzw. miary przecięte charakteryzujące średi lub typowy poziom wartości cechy. Średia arytmetycza: X i 1 X i,
Bardziej szczegółowoX i. X = 1 n. i=1. wartość tej statystyki nazywana jest wartością średnią empiryczną i oznaczamy ją symbolem x, przy czym x = 1. (X i X) 2.
Zagadieia estymacji Puktem wyjścia badaia statystyczego jest wylosowaie z całej populacji pewej skończoej liczby elemetów i zbadaie ich ze względu a zmieą losową cechę X Uzyskae w te sposób wartości x,
Bardziej szczegółowoNiepewności pomiarowe
Niepewości pomiarowe Obserwacja, doświadczeie, pomiar Obserwacja zjawisk fizyczych polega a badaiu ych zjawisk w warukach auralych oraz a aalizie czyików i waruków, od kórych zjawiska e zależą. Waruki
Bardziej szczegółowoStatystyka Inżynierska
Statystya Iżyiersa dr hab. iż. Jace Tarasiu GH, WFiIS 03 Wyład 4 RCHUNEK NIEPEWNOŚCI + KILK UŻYTECZNYCH NRZĘDZI STTYSTYCZNYCH Wyład w więszości oparty a opracowaiu prof.. Zięby http://www.fis.agh.edu.pl/~pracowia_fizycza/pomoce/opracowaiedaychpomiarowych.pdf
Bardziej szczegółowoRachunek prawdopodobieństwa i statystyka W12: Statystyczna analiza danych jakościowych. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adan@agh.edu.
Rachuek prawdopodobieństwa i statystyka W12: Statystycza aaliza daych jakościowych Dr Aa ADRIAN Paw B5, pok 407 ada@agh.edu.pl Wprowadzeie Rozróżia się dwa typy daych jakościowych: Nomiale jeśli opisują
Bardziej szczegółowoPOLITECHNIKA OPOLSKA
POLITCHIKA OPOLSKA ISTYTUT AUTOMATYKI I IFOMATYKI LABOATOIUM MTOLOII LKTOICZJ 7. KOMPSATOY U P U. KOMPSATOY APIĘCIA STAŁO.. Wstęp... Zasada pomiaru metodą kompesacyją. Metoda kompesacyja pomiaru apięcia
Bardziej szczegółowoINSTRUKCJA NR 06-2 POMIARY TEMPA METABOLIZMU METODĄ TABELARYCZNĄ
LABORATORIUM OCHRONY ŚRODOWISKA - SYSTEM ZARZĄDZANIA JAKOŚCIĄ - INSTRUKCJA NR 06- POMIARY TEMPA METABOLIZMU METODĄ TABELARYCZNĄ 1. Cel istrukcji Celem istrukcji jest określeie metodyki postępowaia w celu
Bardziej szczegółowoĆwiczenie nr 14. Porównanie doświadczalnego rozkładu liczby zliczeń w zadanym przedziale czasu z rozkładem Poissona
Ćwiczeie r 4 Porówaie doświadczalego rozkładu liczby zliczeń w zadaym przedziale czasu z rozkładem Poissoa Studeta obowiązuje zajomość: Podstawowych zagadień z rachuku prawdopodobieństwa, Zajomość rozkładów
Bardziej szczegółowoSTATYSTYCZNA OCENA WYNIKÓW POMIARÓW.
Statytycza ocea wyików pomiaru STATYSTYCZNA OCENA WYNIKÓW POMIARÓW CEL ĆWICZENIA Celem ćwiczeia jet: uświadomieie tudetom, że każdy wyik pomiaru obarczoy jet błędem o ie zawze zaej przyczyie i wartości,
Bardziej szczegółowoElementy statystyki opisowej Izolda Gorgol wyciąg z prezentacji (wykład I)
Elemety statystyki opisowej Izolda Gorgol wyciąg z prezetacji (wykład I) Populacja statystycza, badaie statystycze Statystyka matematycza zajmuje się opisywaiem i aalizą zjawisk masowych za pomocą metod
Bardziej szczegółowoWSTĘP DO TEORII POMIARÓW
Spis treści POMIARY WIELKOŚCI FIZYCZNYCH I ICH BŁĘDY...1 METODY POMIAROWE...5 NIEPEWNOŚĆ POMIAROWA I METODY JEJ OKREŚLENIA...7 Niepewość stadardowa pomiarów bezpośredich...8 Ocea iepewości pomiarowej typu
Bardziej szczegółowoLista 6. Estymacja punktowa
Estymacja puktowa Lista 6 Model metoda mometów, rozkład ciągły. Zadaie. Metodą mometów zaleźć estymator iezaego parametru a w populacji jedostajej a odciku [a, a +. Czy jest to estymator ieobciążoy i zgody?
Bardziej szczegółowoZAGADNIENIE ESTYMACJI. ESTYMACJA PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA
ZAGADNIENIE ESTYMACJI. ESTYMACJA PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA Mamy populację geeralą i iteresujemy się pewą cechą X jedostek statystyczych, a dokładiej pewą charakterystyką liczbową θ tej cechy (p. średią wartością
Bardziej szczegółowoĆwiczenie 2 ESTYMACJA STATYSTYCZNA
Ćwiczeie ETYMACJA TATYTYCZNA Jest to metoda wioskowaia statystyczego. Umożliwia oszacowaie wartości iteresującego as parametru a podstawie badaia próbki. Estymacja puktowa polega a określeiu fukcji zwaej
Bardziej szczegółowoZadanie 2 Niech,,, będą niezależnymi zmiennymi losowymi o identycznym rozkładzie,.
Z adaie Niech,,, będą iezależymi zmieymi losowymi o idetyczym rozkładzie ormalym z wartością oczekiwaą 0 i wariacją. Wyzaczyć wariację zmieej losowej. Wskazówka: pokazać, że ma rozkład Γ, ODP: Zadaie Niech,,,
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA I ANALIZA DANYCH
TATYTYKA I ANALIZA DANYCH Zad. Z pewej partii włókie weły wylosowao dwie próbki włókie, a w każdej z ich zmierzoo średicę włókie różymi metodami. Otrzymao astępujące wyiki: I próbka: 50; średia średica
Bardziej szczegółowo2. ANALIZA BŁĘDÓW I NIEPEWNOŚCI POMIARÓW
. ANALIZA BŁĘDÓW I NIEPEWNOŚCI POMIARÓW Z powodu iedokładości przyrządów i metod pomiarowych, iedoskoałości zmysłów, iekotrolowaej zmieości waruków otoczeia (wielkości wpływających) i iych przyczy, wyik
Bardziej szczegółowoEstymacja: Punktowa (ocena, błędy szacunku) Przedziałowa (przedział ufności)
IV. Estymacja parametrów Estymacja: Puktowa (ocea, błędy szacuku Przedziałowa (przedział ufości Załóżmy, że rozkład zmieej losowej X w populacji geeralej jest opisay dystrybuatą F(x;α, gdzie α jest iezaym
Bardziej szczegółowo2.1. Studium przypadku 1
Uogóliaie wyików Filip Chybalski.. Studium przypadku Opis problemu Przedsiębiorstwo ŚRUBEX zajmuje się produkcją wyrobów metalowych i w jego szerokim asortymecie domiują różego rodzaju śrubki i wkręty.
Bardziej szczegółowo1. Wnioskowanie statystyczne. Ponadto mianem statystyki określa się także funkcje zmiennych losowych o
1. Wioskowaie statystycze. W statystyce idetyfikujemy: Cecha-Zmiea losowa Rozkład cechy-rozkład populacji Poadto miaem statystyki określa się także fukcje zmieych losowych o tym samym rozkładzie. Rozkłady
Bardziej szczegółowoModa (Mo, D) wartość cechy występującej najczęściej (najliczniej).
Cetrale miary położeia Średia; Moda (domiata) Mediaa Kwatyle (kwartyle, decyle, cetyle) Moda (Mo, D) wartość cechy występującej ajczęściej (ajlicziej). Mediaa (Me, M) dzieli uporządkoway szereg liczbowy
Bardziej szczegółowoEstymacja. Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych. Wykład 7
Metody probabilistycze i statystyka Estymacja Dr Joaa Baaś Zakład Badań Systemowych Istytut Sztuczej Iteligecji i Metod Matematyczych Wydział Iformatyki Politechiki Szczecińskiej Metody probabilistycze
Bardziej szczegółowoPodstawy chemii. Natura pomiaru. masa 20 ± 1 g
Podstawy chemii ) Sposoby badań obiektów (6 h) pomiar i jego atura klasycza aaliza jakościowa i ilościowa obliczeia rówowagi i ph metody aalizy promieiowaie elektromagetycze kwatowa atura atomu oddziaływaie
Bardziej szczegółowoModele tendencji rozwojowej STATYSTYKA OPISOWA. Dr Alina Gleska. Instytut Matematyki WE PP. 18 listopada 2017
STATYSTYKA OPISOWA Dr Alia Gleska Istytut Matematyki WE PP 18 listopada 2017 1 Metoda aalitycza Metoda aalitycza przyjmujemy założeie, że zmiay zjawiska w czasie moża przedstawić jako fukcję zmieej czasowej
Bardziej szczegółowoZnajdowanie pozostałych pierwiastków liczby zespolonej, gdy znany jest jeden pierwiastek
Zajdowaie pozostałych pierwiastków liczby zespoloej, gdy zay jest jede pierwiastek 1 Wprowadzeie Okazuje się, że gdy zamy jede z pierwiastków stopia z liczby zespoloej z, to pozostałe pierwiastki możemy
Bardziej szczegółowoWykład 5 Przedziały ufności. Przedział ufności, gdy znane jest σ. Opis słowny / 2
Wykład 5 Przedziały ufości Zwykle ie zamy parametrów populacji, p. Chcemy określić a ile dokładie y estymuje Kostruujemy przedział o środku y, i taki, że mamy 95% pewości, że zawiera o Nazywamy go 95%
Bardziej szczegółowoMIANO ROZTWORU TITRANTA. Analiza statystyczna wyników oznaczeń
MIANO ROZTWORU TITRANTA Aaliza saysycza wyików ozaczeń Esymaory pukowe Średia arymeycza x jes o suma wyików w serii podzieloa przez ich liczbę: gdzie: x i - wyik poszczególego ozaczeia - liczba pomiarów
Bardziej szczegółowo16 Przedziały ufności
16 Przedziały ufości zapis wyiku pomiaru: sugeruje, że rozkład błędów jest symetryczy; θ ± u(θ) iterpretacja statystycza przedziału [θ u(θ), θ + u(θ)] zależy od rozkładu błędów: P (Θ [θ u(θ), θ + u(θ)])
Bardziej szczegółowoTrzeba pokazać, że dla każdego c 0 c Mc 0. ) = oraz det( ) det( ) det( ) jest macierzą idempotentną? Proszę odpowiedzieć w
Zad Dae są astępujące macierze: A =, B, C, D, E 0. 0 = = = = 0 Wykoaj astępujące działaia: a) AB, BA, C+E, DE b) tr(a), tr(ed), tr(b) c) det(a), det(c), det(e) d) A -, C Jeśli działaia są iewykoale, to
Bardziej szczegółowoOPRACOWANIE WYNIKÓW POMIARÓW
OPRACOWANIE WYNIKÓW POMIARÓW Autor: Dr Adrzej Jaas Katedra Iżyierii Stopów i Kompozytów Odlewaych Wydział Odlewictwa AGH Szacowaie iepewości pomiarów i metody obliczaia iepewości pomiarowych Pomiary fizycze
Bardziej szczegółowoDETERMINATION OF UNCERTAINTY IN MEASUREMENTS
dr Heryk TERENOWSKI Wojskowy Istytut Techiczy Uzbrojeia SZACOWANIE NIEPEWNOŚCI POMIARÓW Streszczeie: Wyzaczaie iepewości pomiaru jest koieczą częścią każdej procedury pomiarowej. W referacie omówioo klasycze
Bardziej szczegółowoĆwiczenia rachunkowe TEST ZGODNOŚCI χ 2 PEARSONA ROZKŁAD GAUSSA
Aaliza iepewości pomiarowych w esperymetach fizyczych Ćwiczeia rachuowe TEST ZGODNOŚCI χ PEARSONA ROZKŁAD GAUSSA UWAGA: Na stroie, z tórej pobrałaś/pobrałeś istrucję zajduje się gotowy do załadowaia arusz
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 1 i 2
STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD i 2 Literatura: Marek Cieciura, Jausz Zacharski, Metody probabilistycze w ujęciu praktyczym, L. Kowalski, Statystyka, 2005 2 Statystyka to dyscyplia aukowa, której zadaiem jest
Bardziej szczegółowoStatystyka opisowa. () Statystyka opisowa 24 maja / 8
Część I Statystyka opisowa () Statystyka opisowa 24 maja 2010 1 / 8 Niech x 1, x 2,..., x będą wyikami pomiarów, p. temperatury, ciśieia, poziomu rzeki, wielkości ploów itp. Przykład 1: wyiki pomiarów
Bardziej szczegółowod wymiarowy wektor losowy Niech (Ω, S, P) przestrzeń probabilistyczna Definicja Odwzorowanie X: Ω R nazywamy 1-wymiarowym wektorem
d wymiarowy wektor losowy Niech (Ω, S, P) przestrzeń probabilistycza Defiicja Odwzorowaie X: Ω R d azywamy d-wymiarowym wektorem losowym jeśli dla każdego (x 1, x 2,,x d ) є R d zbiór Uwaga {ω є Ω: X(ω)
Bardziej szczegółowoLABORATORIUM METROLOGII
AKADEMIA MORSKA W SZCZECINIE Cetrum Iżyierii Ruchu Morskiego LABORATORIUM METROLOGII Ćwiczeie 5 Aaliza statystycza wyików pomiarów pozycji GNSS Szczeci, 010 Zespół wykoawczy: Dr iż. Paweł Zalewski Mgr
Bardziej szczegółowoSYSTEM OCENY STANU NAWIERZCHNI SOSN ZASADY POMIARU I OCENY STANU RÓWNOŚCI PODŁUŻNEJ NAWIERZCHNI BITUMICZNYCH W SYSTEMIE OCENY STANU NAWIERZCHNI SOSN
ZAŁĄCZNIK B GENERALNA DYREKCJA DRÓG PUBLICZNYCH Biuro Studiów Sieci Drogowej SYSTEM OCENY STANU NAWIERZCHNI SOSN WYTYCZNE STOSOWANIA - ZAŁĄCZNIK B ZASADY POMIARU I OCENY STANU RÓWNOŚCI PODŁUŻNEJ NAWIERZCHNI
Bardziej szczegółowoPodstawowe oznaczenia i wzory stosowane na wykładzie i laboratorium Część I: estymacja
Podstawowe ozaczeia i wzory stosowae a wykładzie i laboratorium Część I: estymacja 1 Ozaczeia Zmiee losowe (cechy) ozaczamy a wykładzie dużymi literami z końca alfabetu. Próby proste odpowiadającymi im
Bardziej szczegółowoL.Kowalski zadania ze statystyki matematycznej-zestaw 3 ZADANIA - ZESTAW 3
L.Kowalski zadaia ze statystyki matematyczej-zestaw 3 ZADANIA - ZESTAW 3 Zadaie 3. Cecha X populacji ma rozkład N m,. Z populacji tej pobrao próbę 7 elemetową i otrzymao wyiki x7 = 9, 3, s7 =, 5 a Na poziomie
Bardziej szczegółowoINFORMATYKA W CHEMII Dr Piotr Szczepański
INFORMATYKA W CHEMII Dr Piotr Szczepański Katedra Chemii Fizyczej i Fizykochemii Polimerów WPROWADZENIE DO STATYSTYCZNEJ OCENY WYNIKÓW DOŚWIADCZEŃ 1. BŁĄD I STATYSTYKA błąd systematyczy, błąd przypadkowy,
Bardziej szczegółowoPlan wykładu. Analiza danych Wykład 1: Statystyka opisowa. Literatura. Podstawowe pojęcia
Pla wykładu Aaliza daych Wykład : Statystyka opisowa. Małgorzata Krętowska Wydział Iformatyki Politechika Białostocka. Statystyka opisowa.. Estymacja puktowa. Własości estymatorów.. Rozkłady statystyk
Bardziej szczegółowoKorelacja i regresja. Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych. Wykład 12
Wykład Korelacja i regresja Dr Joaa Baaś Zakład Badań Systemowych Istytut Sztuczej Iteligecji i Metod Matematyczych Wydział Iformatyki Politechiki Szczecińskiej Wykład 8. Badaie statystycze ze względu
Bardziej szczegółowoAnaliza wyników symulacji i rzeczywistego pomiaru zmian napięcia ładowanego kondensatora
Aaliza wyików symulacji i rzeczywistego pomiaru zmia apięcia ładowaego kodesatora Adrzej Skowroński Symulacja umożliwia am przeprowadzeie wirtualego eksperymetu. Nie kostruując jeszcze fizyczego urządzeia
Bardziej szczegółowoJak obliczać podstawowe wskaźniki statystyczne?
Jak obliczać podstawowe wskaźiki statystycze? Przeprowadzoe egzamiy zewętrze dostarczają iformacji o tym, jak ucziowie w poszczególych latach opaowali umiejętości i wiadomości określoe w stadardach wymagań
Bardziej szczegółowoPrawdopodobieństwo i statystyka r.
Zadaie. Wykoujemy rzuty symetryczą kością do gry do chwili uzyskaia drugiej szóstki. Niech Y ozacza zmieą losową rówą liczbie rzutów w których uzyskaliśmy ie wyiki iż szóstka a zmieą losową rówą liczbie
Bardziej szczegółowoKomputerowa analiza danych doświadczalnych
Komputerowa aaliza daych doświadczalych Wykład 7 8.04.06 dr iż. Łukasz Graczykowski lgraczyk@if.pw.edu.pl Semestr leti 05/06 Cetrale twierdzeie graicze - przypomieie Sploty Pobieraie próby, estymatory
Bardziej szczegółowoKADD Metoda najmniejszych kwadratów
Metoda ajmiejszych kwadratów Pomiary bezpośredie o rówej dokładości o różej dokładości średia ważoa Pomiary pośredie Zapis macierzowy Dopasowaie prostej Dopasowaie wielomiau dowolego stopia Dopasowaie
Bardziej szczegółowoMODELE MATEMATYCZNE W UBEZPIECZENIACH. 1. Renty
MODELE MATEMATYCZNE W UBEZPIECZENIACH WYKŁAD 2: RENTY. PRZEPŁYWY PIENIĘŻNE. TRWANIE ŻYCIA 1. Rety Retą azywamy pewie ciąg płatości. Na razie będziemy je rozpatrywać bez żadego związku z czasem życiem człowieka.
Bardziej szczegółowoStatystyka matematyczna. Wykład II. Estymacja punktowa
Statystyka matematycza. Wykład II. e-mail:e.kozlovski@pollub.pl Spis treści 1 dyskretych Rozkłady zmieeych losowych ciągłych 2 3 4 Rozkład zmieej losowej dyskretej dyskretych Rozkłady zmieeych losowych
Bardziej szczegółowoSTATYSTKA I ANALIZA DANYCH LAB II
STATYSTKA I ANALIZA DANYCH LAB II 1. Pla laboratorium II rozkłady prawdopodobieństwa Rozkłady prawdopodobieństwa dwupuktowy, dwumiaowy, jedostajy, ormaly. Związki pomiędzy rozkładami prawdopodobieństw.
Bardziej szczegółowoObserwacje odstające mają duży wpływ na średnią średnia nie jest odporna.
Wykład 8. Przedziały ufości dla średiej Średia a mediaa Mediaa dzieli powierzchię histogramu a połowy. Jest odpora ie mają a ią wpływu obserwacje odstające. Obserwacje odstające mają duży wpływ a średią
Bardziej szczegółowoINWESTYCJE MATERIALNE
OCENA EFEKTYWNOŚCI INWESTYCJI INWESTCJE: proces wydatkowaia środków a aktywa, z których moża oczekiwać dochodów pieiężych w późiejszym okresie. Każde przedsiębiorstwo posiada pewą liczbę możliwych projektów
Bardziej szczegółowoPropozycje rozszerzenia metod wyznaczania niepewności wyniku pomiarów wg Przewodnika GUM 1 (1)
Propozycje rozszerzeia metod wyzaczaia iepewości wyiku pomiarów wg Przewodika GUM () Uwzględiaie wpływu autokorelacji i ieadekwatości rozkładu wyików obserwacji w iepewości typu A Mykhaylo Dorozhovets
Bardziej szczegółowo0.1 ROZKŁADY WYBRANYCH STATYSTYK
0.1. ROZKŁADY WYBRANYCH STATYSTYK 1 0.1 ROZKŁADY WYBRANYCH STATYSTYK Zadaia 0.1.1. Niech X 1,..., X będą iezależymi zmieymi losowymi o tym samym rozkładzie. Obliczyć ES 2 oraz D 2 ( 1 i=1 X 2 i ). 0.1.2.
Bardziej szczegółowoTeoria. a k. Wskaźnik sumowania można oznaczać dowolną literą. Mamy np. a j = a i =
Zastosowaie symboli Σ i Π do zapisu sum i iloczyów Teoria Niech a, a 2,..., a będą dowolymi liczbami. Sumę a + a 2 +... + a zapisuje się zazwyczaj w postaci (czytaj: suma od k do a k ). Zak Σ to duża grecka
Bardziej szczegółowoKURS STATYSTYKA. Lekcja 3 Parametryczne testy istotności ZADANIE DOMOWE. Strona 1
KURS STATYSTYKA Lekcja 3 Parametrycze testy istotości ZADANIE DOMOWE www.etrapez.pl Stroa Część : TEST Zazacz poprawą odpowiedź (tylko jeda jest prawdziwa). Pytaie Statystykę moża rozumieć jako: a) próbkę
Bardziej szczegółowoTestowanie hipotez. H 1 : µ 15 lub H 1 : µ < 15 lub H 1 : µ > 15
Testowaie hipotez ZałoŜeia będące przedmiotem weryfikacji azywamy hipotezami statystyczymi. KaŜde przypuszczeie ma swoją alteratywę. Jeśli postawimy hipotezę, Ŝe średica pia jedoroczych drzew owej odmiay
Bardziej szczegółowoPOMIARY WARSZTATOWE. D o u ż y t k u w e w n ę t r z n e g o. Katedra Inżynierii i Aparatury Przemysłu Spożywczego. Ćwiczenia laboratoryjne
D o u ż y t k u w e w ę t r z e g o Katedra Iżyierii i Aparatury Przemysłu Spożywczego POMIARY WARSZTATOWE Ćwiczeia laboratoryje Opracowaie: Urszula Goik, Maciej Kabziński Kraków, 2015 1 SUWMIARKI Suwmiarka
Bardziej szczegółowobędą niezależnymi zmiennymi losowymi z rozkładu jednostajnego na przedziale ( 0,
Zadaie iech X, X,, X 6 będą iezależymi zmieymi losowymi z rozkładu jedostajego a przedziale ( 0, ), a Y, Y,, Y6 iezależymi zmieymi losowymi z rozkładu jedostajego a przedziale ( 0, ), gdzie, są iezaymi
Bardziej szczegółowoθx θ 1, dla 0 < x < 1, 0, poza tym,
Zadaie 1. Niech X 1,..., X 8 będzie próbą z rozkładu ormalego z wartością oczekiwaą θ i wariacją 1. Niezay parametr θ jest z kolei zmieą losową o rozkładzie ormalym z wartością oczekiwaą 0 i wariacją 1.
Bardziej szczegółowon n X n = σ σ = n n n Ponieważ zmienna losowa standaryzowana ma rozkład normalny N(0, 1), więc
5.3. Zagadieia estymacji 87 Rozważmy teraz dokładiej zagadieie szacowaia wartości oczekiwaej m zmieej losowej X o rozkładzie ormalym N(m, F), w którym odchyleie stadardowe F jest zae. Niech X, X,..., X
Bardziej szczegółowo1 Układy równań liniowych
Katarzya Borkowska, Wykłady dla EIT, UTP Układy rówań liiowych Defiicja.. Układem U m rówań liiowych o iewiadomych azywamy układ postaci: U: a x + a 2 x 2 +... + a x =b, a 2 x + a 22 x 2 +... + a 2 x =b
Bardziej szczegółowoWYKŁAD 1. Zdarzenia losowe i prawdopodobieństwo Zmienna losowa i jej rozkłady
WYKŁAD Zdarzeia losowe i prawdopodobieństwo Zmiea losowa i jej rozkłady Metody statystycze metody opisu metody wioskowaia statystyczego sytetyczy liczbowy opis właściwości zbioru daych ocea charakterystyk
Bardziej szczegółowoStatystyka opisowa - dodatek
Statystyka opisowa - dodatek. *Jak obliczyć statystyki opisowe w dużych daych? Liczeie statystyk opisowych w dużych daych może sprawiać problemy. Dla przykładu zauważmy, że aiwa implemetacja średiej arytmetyczej
Bardziej szczegółowoCharakterystyki liczbowe zmiennych losowych: wartość oczekiwana i wariancja
Charakterystyki liczbowe zmieych losowych: wartość oczekiwaa i wariacja dr Mariusz Grządziel Wykłady 3 i 4;,8 marca 24 Wartość oczekiwaa zmieej losowej dyskretej Defiicja. Dla zmieej losowej dyskretej
Bardziej szczegółowoPODSTAWY BIOSTATYSTYKI ĆWICZENIA
PODSTAWY BIOSTATYSTYKI ĆWICZENIA FILIP RACIBORSKI FILIP.RACIBORSKI@WUM.EDU.PL ZAKŁAD PROFILAKTYKI ZAGROŻEŃ ŚRODOWISKOWYCH I ALERGOLOGII WUM ZADANIE 1 Z populacji wyborców pobrao próbkę 1000 osób i okazało
Bardziej szczegółowoCiągi liczbowe wykład 3
Ciągi liczbowe wykład 3 dr Mariusz Grządziel semestr zimowy, r akad 204/205 Defiicja ciągu liczbowego) Ciagiem liczbowym azywamy fukcję odwzorowuja- ca zbiór liczb aturalych w zbiór liczb rzeczywistych
Bardziej szczegółowoJak opracować i interpretować wyniki pomiarów.
Jolata Gałązka-Friedma Karol Szlachta Jak opracować i iterpretować wyiki pomiarów. ver..5 Spis treści. O czym jest te skrypt...4. O co chodzi z iepewościami pomiarowymi?...6 3. Jak arysować wykres?...9
Bardziej szczegółowoBADANIA DOCHODU I RYZYKA INWESTYCJI
StatSoft Polska, tel. () 484300, (60) 445, ifo@statsoft.pl, www.statsoft.pl BADANIA DOCHODU I RYZYKA INWESTYCJI ZA POMOCĄ ANALIZY ROZKŁADÓW Agieszka Pasztyła Akademia Ekoomicza w Krakowie, Katedra Statystyki;
Bardziej szczegółowoWERSJA TESTU A. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. LX Egzamin dla Aktuariuszy z 28 maja 2012 r. Część I. Matematyka finansowa
Matematyka fiasowa 8.05.0 r. Komisja Egzamiacyja dla Aktuariuszy LX Egzami dla Aktuariuszy z 8 maja 0 r. Część I Matematyka fiasowa WERJA EU A Imię i azwisko osoby egzamiowaej:... Czas egzamiu: 00 miut
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA. Rafał Kucharski. Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach 2015/16 ROND, Finanse i Rachunkowość, rok 2
STATYSTYKA Rafał Kucharski Uiwersytet Ekoomiczy w Katowicach 2015/16 ROND, Fiase i Rachukowość, rok 2 Rachuek prawdopodobieństwa Rzucamy 10 razy moetą, dla której prawdopodobieństwo wyrzuceia orła w pojedyczym
Bardziej szczegółowoEgzamin maturalny z matematyki CZERWIEC 2011
Egzami maturaly z matematyki CZERWIEC 0 Klucz puktowaia do zadań zamkiętych oraz schemat oceiaia do zadań otwartych POZIOM PODSTAWOWY Poziom podstawowy czerwiec 0 Klucz puktowaia do zadań zamkiętych Nr
Bardziej szczegółowoKomputerowa analiza danych doświadczalnych
Komputerowa aaliza daych doświadczalych Wykład 7 7.04.07 dr iż. Łukasz Graczykowski lgraczyk@if.pw.edu.pl Semestr leti 06/07 Cetrale twierdzeie graicze - przypomieie Sploty Pobieraie próby, estymatory
Bardziej szczegółowoStatystyczny opis danych - parametry
Statystyczy opis daych - parametry Ozaczeia żółty owe pojęcie czerwoy, podkreśleie uwaga * materiał adobowiązkowy Aa Rajfura, Matematyka i statystyka matematycza a kieruku Rolictwo SGGW Zagadieia. Idea
Bardziej szczegółowoPODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH
PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH Dr Benedykt R. Jany I Pracownia Fizyczna Ochrona Środowiska grupa F1 Rodzaje Pomiarów Pomiar bezpośredni - bezpośrednio
Bardziej szczegółowoWstęp do probabilistyki i statystyki. Wykład 1. Wstęp
Wstęp do probabilistyki i statystyki Wykład. Wstęp dr hab.iż. Katarzya Zakrzewska, prof.agh Katedra Elektroiki, AGH e-mail: zak@agh.edu.pl http://home.agh.edu.pl/~zak Wstęp do probabilistyki i statystyki.
Bardziej szczegółowo1. Błąd średni pomiaru. Leica DISTO
Aaliza dokładości poiarów Charakterystyką dokładości istruetów poiarowych jest błąd średi poiaru. Wykoywae poiary bezpośredie w tereie pośrediczą zwykle w wyzaczaiu pewych wielkości ie poddających się
Bardziej szczegółowoWykład 11 ( ). Przedziały ufności dla średniej
Wykład 11 (14.05.07). Przedziały ufości dla średiej Przykład Cea metra kwadratowego (w tys. zł) z dla 14 losowo wybraych mieszkań w mieście A: 3,75; 3,89; 5,09; 3,77; 3,53; 2,82; 3,16; 2,79; 4,34; 3,61;
Bardziej szczegółowoMETODYKA WYKONYWANIA POMIARÓW ORAZ OCENA NIEPEWNOŚCI I BŁĘDÓW POMIARU
METODYKA WYKONYWANIA POMIARÓW ORAZ OCENA NIEPEWNOŚCI I BŁĘDÓW POMIARU Celem każdego ćwiczeia w laboratorium studeckim jest zmierzeie pewych wielkości, a astępie obliczeie a podstawie tych wyików pomiarów
Bardziej szczegółowoMateriał ćwiczeniowy z matematyki Marzec 2012
Materiał ćwiczeiowy z matematyki Marzec 0 Klucz puktowaia do zadań zamkiętych oraz schemat oceiaia do zadań otwartych POZIOM PODSTAWOWY Marzec 0 Klucz puktowaia do zadań zamkiętych Nr zad 3 5 6 7 8 9 0
Bardziej szczegółowoPolitechnika Łódzka. Instytut Systemów Inżynierii Elektrycznej. Laboratorium cyfrowej techniki pomiarowej. Ćwiczenie 7
Politechika Łódzka Istytut Systemów Iżyierii Elektrycze Laboratorium cyfrowe techiki pomiarowe Ćwiczeie 7 Aaliza statystycza wyików pomiaru 1. Wprowadzeie teoretycze 1.1 Niepewość pomiaru Prawidłowo zapisay
Bardziej szczegółowoMetoda analizy hierarchii Saaty ego Ważnym problemem podejmowania decyzji optymalizowanej jest często występująca hierarchiczność zagadnień.
Metoda aalizy hierarchii Saaty ego Ważym problemem podejmowaia decyzji optymalizowaej jest często występująca hierarchiczość zagadień. Istieje wiele heurystyczych podejść do rozwiązaia tego problemu, jedak
Bardziej szczegółowoPierwiastki z liczby zespolonej. Autorzy: Agnieszka Kowalik
Pierwiastki z liczby zespoloej Autorzy: Agieszka Kowalik 09 Pierwiastki z liczby zespoloej Autor: Agieszka Kowalik DEFINICJA Defiicja : Pierwiastek z liczby zespoloej Niech będzie liczbą aturalą. Pierwiastkiem
Bardziej szczegółowo40:5. 40:5 = 500000υ5 5p 40, 40:5 = 500000 5p 40.
Portfele polis Poieważ składka jest ustalaa jako wartość oczekiwaa rzeczywistego, losowego kosztu ubezpieczeia, więc jest tym bliższa średiej wydatków im większa jest liczba ubezpieczoych Polisy grupuje
Bardziej szczegółowoStatystyka matematyczna dla leśników
Statystyka matematycza dla leśików Wydział Leśy Kieruek leśictwo Studia Stacjoare I Stopia Rok akademicki 0/0 Wykład 5 Testy statystycze Ogóle zasady testowaia hipotez statystyczych, rodzaje hipotez, rodzaje
Bardziej szczegółowoANALIZA DANYCH DYSKRETNYCH
ZJAZD ESTYMACJA Jest to metoda wioskowaia statystyczego. Umożliwia oa oszacowaie wartości iteresującego as parametru a podstawie badaia próbki. Estymacja puktowa polega a określeiu fukcji zwaej estymatorem,
Bardziej szczegółowoI PRACOWNIA FIZYCZNA, UMK TORUŃ WYZNACZANIE PRZYSPIESZENIA ZIEMSKIEGO ZA POMOCĄ WAHADŁA RÓŻNICOWEGO
I PRACOWNIA FIZYCZNA, UMK TORUŃ Istrukcja do ćwiczeia r WYZNACZANIE PRZYSPIESZENIA ZIEMSKIEGO ZA POMOCĄ WAHADŁA RÓŻNICOWEGO Istrukcję wykoał Mariusz Piwiński I. Cel ćwiczeia. pozaie ruchu harmoiczeo oraz
Bardziej szczegółowoStruktura czasowa stóp procentowych (term structure of interest rates)
Struktura czasowa stóp procetowych (term structure of iterest rates) Wysokość rykowych stóp procetowych Na ryku istieje wiele różorodych stóp procetowych. Poziom rykowej stopy procetowej (lub omialej stopy,
Bardziej szczegółowo