WSTĘP DO TEORII POMIARÓW

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "WSTĘP DO TEORII POMIARÓW"

Transkrypt

1 Sps treśc POMIARY WIELKOŚCI FIZYCZNYCH I ICH BŁĘDY...1 METODY POMIAROWE...5 NIEPEWNOŚĆ POMIAROWA I METODY JEJ OKREŚLENIA...7 Nepewość stadardowa pomarów bezpośredch...8 Ocea epewośc pomarowej typu A...8 Ocea epewośc pomarowej typu B...15 Nepewość stadardowa pomarów pośredch...17 Nepewość rozszerzoa...1 Dokładość metody zerowej mostkowej - przykład...3 ROZKŁAD STATYSTYCZNY MAXWELLA...5 WSTĘP DO TEORII POMIARÓW POMIARY WIELKOŚCI FIZYCZNYCH I ICH BŁĘDY Pomar jest podstawowym źródłem formacj w fzyce. Pomarem azywa sę czyośc dośwadczale mające a celu wyzaczee wartośc badaej welkośc fzyczej. Istotą każdego pomaru jest porówae wartośc merzoej z wzorcem mary tej welkośc przyjętym za jedostkę (p. pomar długośc w m, km tp.). Wyk pomaru mus zatem składać sę z dwóch częśc: wartośc lczbowej, określającej le razy merzoa welkość jest wększa lub mejsza od przyjętego wzorca oraz rodzaju jedostk. Pomary welkośc fzyczych dzelmy a bezpośrede pośrede. Pomary bezpośrede polegają wprost a porówau daej welkośc z odpowedą marą wzorcową, wyk pomaru otrzymuje sę bezpośredo bez wykoywaa jakchkolwek oblczeń. W pomarach pośredch wartość badaej welkośc jest wyzaczaa a podstawe pomarów bezpośredch ych welkośc fzyczych, które są z ą powązae zaym prawem fzyczym, czyl występuje koeczość wylczea wartośc welkośc merzoej y a podstawe bezpośredch pomarów ych welkośc x 1, x,..., x zwązaych z ą zaą zależoścą fukcyją y f x, x, x,..., x ). ( 1 3

2 W trakce pomaru gdy e moża bezwzględe dokłade wyzaczyć rzeczywstej wartośc merzoej welkośc, uzyskaa wartość lczbowa zawsze róż sę od przewdywań teor. W odeseu do przyczy tej rozbeżośc używa sę termu błąd pomaru. W tym zastosowau pojęce błąd pomaru występuje w zaczeu jakoścowym, atomast w zaczeu loścowym błąd pomarowy ozacza różcę pomędzy wykem pomaru a rzeczywstą wartoścą. Błąd bezwzględy defujemy jako różcę wyku pomaru x wartośc rzeczywstej x R : x x (1) a błąd względy jako stosuek błędu bezwzględego do wartośc rzeczywstej: x R x x x R x x R 1 () Należy podkreślć, że pojęce wartośc rzeczywstej jest czysto teoretycze, gdyż praktycze e jest zaa. Z tego względu operowae wartoścą błędu jest utrudoe. Uwzględając przyczyy powstawaa błędów występujących podczas wykoywaa pomarów moża wyróżć astępujące trzy kategore: błędy grube, błędy systematycze błędy przypadkowe. Błędy grube powstają a skutek eumejętośc użyca daego przyrządu, pomyłek przy odczytywau zapse wyków, agłej zmay waruków pomaru tp. Dla błędów grubych różca mędzy wykem pomaru wartoścą rzeczywstą jest a ogół bardzo duża. Dla ser pomarów wyk obarczoe błędem grubym są łatwe do wykryca usuęca. Na wykresach merzoych lub wyzaczaych welkośc pukty pomarowe e obarczoe błędam grubym układają sę zgode z prawdłowoścą występująca w teor badaego zjawska, atomast wyk obarczoe tym błędem odbegają zacze od pozostałych. Błędy grube elmuje sę poprzez: wychwytywae ch w czase wykoywaa dośwadczeń powtarzae odpowedch pomarów (uwaga słusza, gdy eksperymetator posada dośwadczee w przeprowadzau pomarów),

3 wychwytywae ch w czase opracowywaa wyków, pojedycze podejrzae przypadk ależy elmować, w przypadku pewej lczby błędych daych w ser ależy poszukać przyczy atury systematyczej. Pomary są obarczoe błędam systematyczym, gdy przy powtarzau pomarów dla ser pomarowej występuje różca mędzy wartoścam zmerzoym a wartoścą rzeczywstą podlegająca pewej prawdłowośc, atomast rozrzut wyków poszczególych pomarów jest ewelk lub w ogóle e występuje. Błędy systematycze wykają z: mało dokładego ustawea eksperymetu (p. euwzględee sły wyporu powetrza przy dokładym ważeu), wad urządzeń pomarowych (p. waga dźwgowa z przesuętym puktem zaweszea, czasomerz wskazówkowy ze środkem skal e pokrywającym sę z osą wskazówek, źle wyskalowae przyrządy), ze stau zewętrzych waruków pomaru (zbyt wysoka temperatura w pomeszczeu), edoskoałośc eksperymetatora (błąd paralaksy w trakce odczytu wskaźków aalogowych). Obece błąd systematyczy moża w pewych wypadkach traktować jako zjawsko przypadkowe, gdyż e zamy zazwyczaj jego welkośc zaku. W tym ujęcu wykoując pomar daym przyrządem dyspoujemy tylko jedą realzacją zmeej losowej. Losową próbkę moża jedak uzyskać, jeżel pomary zostaą wykoae przy użycu zboru przyrządów o tej samej dokładośc. Postępując w te sposób moża uzyskać dośwadczaly rozkład prawdopodobeństwa dla błędu uważaego za systematyczy. Wykające z tego kosekwecje matematycze zostaą przedstawoe przy omawau epewośc pomaru. Występowae błędów przypadkowych objawa sę jako rozrzut wyków pomaru wokół wartośc rzeczywstej. Wyk każdego kolejego pomaru jest y. O tym jaka jest szasa uzyskaa wyków wększych lub mejszych od x 0 decyduje rodzaj rozkładu statystyczego (p. Gaussa, prostokąty, jedostajy), któremu te wyk podlegają. Błędy przypadkowe wykają z różych przypadkowych e dających sę uwzględć

4 czyków. W fzyce klasyczej, gdze wększość zjawsk jest opsywaa przez prawa determstycze, przyczyą statystyczego rozrzutu wyków pomaru mogą być: edokładość przypadkowość dzałaa ludzkch zmysłów (eksperymetator każdy kolejy pomar wykoa eco aczej), fluktuacj waruków pomaru (wlgotość, temperatura, cśee, zużyce elemetów borących udzał w dośwadczeu), eokreślee samej merzoej welkośc fzyczej, szumy (elektromagetycze, termcze) geerowae w samym układze pomarowym oraz zakłócea zewętrze. W ogólośc przyczyy występowaa błędów podczas pomarów wykają z: edoskoałośc eksperymetatora, edoskoałośc przyrządów pomarowych, edoskoałośc metod pomarowych, edoskoałośc merzoych obektów, a aalza ch prowadz do astępujących wosków: błędy grube ależy całkowce wyelmować odpowedo starae przeprowadzając pomary uważe aalzując wyk (wyk pomaru e powe być obarczoy ch wpływem), błędy systematycze mogą być korygowae a etape wyboru metody pomarowej aalzy wyków pomarów, ch grace powy być wyraźe określoe, błędów przypadkowych ze względu a ch losowy (przypadkowy) charakter e moża całkowce ukąć a skorygować, ale moża mmalzować ch wpływ a wyk końcowy.

5 METODY POMIAROWE Metoda pomarowa to zastosoway podczas pomaru sposób porówaa wartośc merzoej z wzorcem mary tej welkośc. Isteje wele metod pomarowych różących sę sposobem postępowaa zastosowaym arzędzam. Uwzględając sposób postępowaa podczas pomaru rodzaj zastosowaych arzędz pomarowych, z czym wąże sę zwykle osągala dokładość wyku, rozróża sę metody bezpośredego odczytu metody porówawcze. Wśród metod porówawczych moża wyróżć astępujące rodzaje: metodę różcową, metodę przez podstawee metody zerowe. W metodze bezpośredego odczytu, zwaej też metodą odchyleową, wartość welkośc merzoej zostaje określoa a podstawe odchylea wskazówk lub ego wskazaa (p. cyfrowego) arzędza pomarowego. Podczas pomaru wzorzec welkośc merzoej e występuje bezpośredo, atomast przy produkcj arzędza pomarowego cały szereg wartośc wzorcowych został wykorzystay do odpowedego wykoaa podzałk (wzorcowae podzałk). Metoda ta jest ajprostsza, ajłatwejsza w zastosowau, daje atychmastowe wyk, ale przy wykorzystau aalogowych arzędz pomarowych jest stosukowo mało dokłada. Dokładość metody zacze zwększyła sę z chwlą zastosowaa bardzo dokładych przyrządów cyfrowych. Nedokładość pomaru wykoywaego tą metodą wyka główe z stea dopuszczalego błędu systematyczego arzędza pomarowego określoego jego klasą dokładośc. Metoda różcowa jest metodą porówawczą, w której w układze pomarowym występuje wzorzec welkośc o wartośc zblżoej do wartośc merzoej (p. jedowartoścowy wzorzec eastawaly). W tym przypadku bezpośredo merzy sę różcę obu wartośc, a wyk pomaru określa sę astępująco: x xw x, gdze: x W wartość wzorcowa, x zmerzoa bezpośredo różca z uwzględeem jej zaku.

6 Poeważ wartość wzorcowa jest zwykle określoa z pomjale małym błędem, błąd pomaru wartośc x wyka z edokładośc bezpośredego pomaru różcy x. Metoda pomarowa przez podstawee jest metodą porówaa bezpośredego. W układze pomarowym zajduje sę wzorzec welkośc merzoej o wartoścach astawaych w szerokch gracach. Podczas pomaru wartość merzoą x zastępuje sę wartoścą wzorcową x W dobraą w tak sposób, aby skutk (p. odchylea wskazówk merka) wywoływae przez obe wartośc były take same, z czego wyka zależość: x x W. Metoda przez podstawee jest metodą bardzo dokładą, poeważ praktycze elmuje błędy wprowadzae przez układ porówaa. Po welokrotym powtórzeu pomaru oblczeu wartośc średej (zmmalzowau błędów przypadkowych) błąd wyku pomaru jest praktycze rówy błędow dopuszczalemu dla wzorca. Metody pomarowe zerowe są ajdokładejszym metodam porówaa bezpośredego. Porówae wartośc merzoej z wartoścą wzorcową (lub z zespołem wartośc wzorcowych) odbywa sę za pomocą układu pomarowego, w którym przez zmaę parametrów elemetów składowych doprowadza sę do zaku (do zera) apęca lub prądu w kotrolowaej gałęz układu. Czyość doprowadzaa do zaku apęca lub prądu azywa sę rówoważeem układu, a wskaźk służący do zaobserwowaa tego stau (p. galwaometr) azywa sę wskaźkem rówowag. Dokładość zerowych metod pomaru jest bardzo duża, zależy od dokładośc wykoaa zastosowaych w układze wzorców oraz od czułośc wskaźka rówowag. Zastosowae bardzo dokładych wzorców oraz zastosowae wskaźka rówowag o wysokej czułośc ogracza błędy systematycze metody do wartośc pomjalych wobec błędów przypadkowych. Podczas dokładych pomarów wykouje sę zwykle serę pomarów statystyczą aalzę wyków pomaru.

7 Rozróżamy zerowe metody mostkowe oraz zerowe metody kompesacyje. Metody mostkowe stosuje sę ajczęścej do dokładych pomarów takch parametrów jak rezystacja, pojemość dukcyjość w układach z prądem stały lub przemey. Metody kompesacyje służą zwykle do pomaru apęca lub do pośredego pomaru ych welkośc przetworzoych uprzedo a apęce. W metodze kompesacyjej ezaą wartość apęca merzoego U porówuje sę z astawaą dokłade zaą wartoścą wzorcową U W, wytworzoą za pomocą kompesatora. Układ pomarowy doprowadza sę do rówowag przez zmaę wartośc U W, a w chwl rówowag zachodz rówość: U UW. Szczególe ważą zaletą metod kompesacyjych jest to, że w chwl zrówoważea układu przez baday obekt e płye prąd, zatem e występuje błąd systematyczy metody, wykający ze spadku apęca a rezystacj wewętrzej obektu badaego. NIEPEWNOŚĆ POMIAROWA I METODY JEJ OKREŚLENIA Z stoty atury pomaru wyka zatem, że e moża gdy ezależe od metody pomarowej, bezwzględe dokłade wyzaczyć rzeczywstej wartośc welkośc fzyczej, czyl dokoać pomaru absolute dokładego. Pomary mogą być wykoywae tylko ze skończoą dokładoścą. Poeważ e jest zaa gdy rzeczywsta wartość merzoej welkośc posługwae sę pojęcem błędu pomaru, zdefowaym jako różca pomędzy wykem pomaru a wartoścą rzeczywstą, jest ewygode. Podawae tylko wyku pomaru jest jedak ewystarczające, opracowae wyków pomaru powo zawerać także oceę ch warygodośc, czyl epewość pomaru. Take podejśce jest zgode z zaleceam Mędzyarodowej Normy Ocey Nepewośc Pomaru [1], uzgodoej w 1995 r. przyjętej ustawowo w Polsce w 1999 roku []. Nepewość pomaru jest ogóle zdefowaa jako parametr zwązay z rezultatem pomaru, charakteryzujący rozrzut wyków, który moża w uzasadoy sposób

8 przypsać merzoej wartośc. Pojęcem jakoścowym zwązaym z termem epewość jest dokładość. Pomarem dokładejszym jest pomar o mejszej epewośc. Marą epewośc pomarowej jest epewość stadardowa, która może być szacowaa a dwa sposoby: ocea typu A wyka ze statystyczej aalzy ser rówoważych eskorelowaych obserwacj welkośc x podlegającej błędow przypadkowemu, ocea typu B wyka z aukowego osądu eksperymetatora, borącego pod uwagę wszystke posadae formacje o pomarze źródłach jego epewośc. Stosowaa jest w przypadku emożośc przeprowadzea statystyczej aalzy ser pomarów p. dla błędu systematyczego. Jako symbol epewośc stadardowej przyjęto ozaczee u (od agelskego słowa ucertaty), które może być zapsae a trzy sposoby: u epewość stadardowa dowolej welkośc u(x) epewość stadardowa welkośc x wyrażoej symbolem u(długość wahadła) epewość welkośc wyrażoej słowe. Nepewość względa jest defowaa jako stosuek epewośc stadardowej do welkośc merzoej: x u u r x (W.3) x Wymar epewośc stadardowej u(x) jest tak sam jak wymar welkośc merzoej, atomast epewość względa jest welkoścą bezwymarową, co umożlwa porówywae za jej pomocą epewośc welkośc fzyczych posadających róży wymar. Nepewość stadardowa pomarów bezpośredch Ocea epewośc pomarowej typu A Ocea epewośc pomarowej typu A dotyczy określea epewośc dla pomarów obarczoych błędam przypadkowym. Z jedego pomaru e moża woskować o jego

9 dokładośc. Dlatego koecze jest wykoae ser bezpośredch pomarów welkośc fzyczej x, poprzez welokrote, ezależe powtórzee rozpatrywaego pomaru. Wyk w ser będą różć sę losowo, ozaczmy je x 1, x, x 3,... x, gdze jest loścą powtórzeń pomaru w ser. Wyk moża traktować jako realzacj zmeej losowej o wartośc oczekwaej x o (utożsamaej z wartoścą rzeczywstą) oraz odchyleu stadardowym stosować stadardowe rezultaty teor błędów. Wartość rzeczywsta jest ezaa, ale w wększośc przypadków dla ser pomarów ajlepszym oszacowaem merzoej wartośc jest średa arytmetycza: 1 x x 1 (W.4) Jest to podstawowe twerdzee teor pomarów tzw. perwszy postulat Gaussa. Wyka oo z faktu rówośc prawdopodobeństw zawyżea jak zażea welkośc merzoej. Tym samym błędy powy kompesować sę. Przy skończoej lośc pomarów w ser może jedak wystąpć erówomere rozłożee wyków wokół wartośc rzeczywstej. Tym samym wartość średa x jest jedye blska welkośc rzeczywstej x R, ale jej e rówa. Zblżee to jest tym lepsze m dłuższa jest sera pomarowa. Rówość x xr występuje tylko dla eskończee dużych ser pomarów, praktycze emożlwej do wykoaa. W ser wyk pomarów rozkładają sę wokół wartośc średej w tzw. krzywą Gaussa. Aby sę o tym przekoać ależy zakres pomarowy podzelć a przedzały o rówej szerokośc x oblczyć, le pomarów z ser meśc sę w każdym z ch (rys. 1). Oczywśce zwększając moża zmejszyć szerokośc poszczególych przedzałów rozkładu, ale adal zostae zachoway jego dyskrety charakter. Obweda dzwoowa poprowadzoa po środkach przedzałów (patrz rys. 1) jest pewym wydealzowaem, pokazuje wygląd rozkładu ormalego, gdyby był fukcją cągłą (dla ). Taka postać łatwej poddaje sę aalze matematyczej dlatego jest często stosowaa, ale e ależy zapomać, że realy rozkład ormaly ma strukturę zarstą. Cągły rozkład Gaussa jest astępującą fukcją matematyczą: P x 1 xx e (W.5)

10 gdze parametr, zway w statystyce odchyleem stadardowym, określa rozkład wyków pomarów wokół wartośc średej. Kształt krzywej Gaussa, zwaej róweż krzywą dzwoową, bardzo sle zależy od wartośc odchylea stadardowego. Na rys. pokazao przebeg krzywej Gaussa dla klku różych wartośc odchylea stadardowego. Dla małych odchyleń stadardowych krzywa jest bardzo stroma odchylea od wartośc oczekwaej są bardzo małe. Im wększe odchylee stadardowe tym krzywa jest bardzej płaska. Zauważmy, że a krzywej Gaussa moża wyróżć obszary o przecwe skerowaej krzywźe. W okolcy maksmum krzywa jest wypukła, a daleko poza maksmum wklęsła. Obszary o przecwej krzywźe są oddzeloe puktam przegęca, odpowadają m a os odcętych pukty x x. Poeważ rozkład Gaussa opsuje zjawsko probablstycze moża określć jedye prawdopodobeństwo zalezea sę dowolego wyku pomaru x ( = 1,, 3...) w określoym przedzale wartośc x, x A B. I tak: w przedzale x, x meśc sę 68,6% wyków z ser, w przedzale x, x meśc sę 95,45% wyków z ser, w przedzale x 3, x 3 meśc sę 99,73% wyków z ser. Prawdopodobeństwo, że day wyk pomaru z ser pomarowej zajdze sę w przedzale x, x wyos zatem 0,683. Prawdopodobeństwo, z jakm w zadaym przedzale zajdze sę dowoly pomar z ser os azwę pozomu ufośc, a przedzał przedzału ufośc.

11 Rys. 1. Rozkład pomarów w ser wokół wartośc średej x jest rozkładem Gaussa. Rys.. Przebeg krzywej cągłego rozkładu ormalego w zależośc od odchylea stadardowego. Im wększe jest odchylee stadardowe, tym krzywa jest szersza bardzej spłaszczoa.

12 Rys. 3. Iterpretacja grafcza przedzałów ufośc pozomów ufośc p oraz współzależość mędzy m. W terpretacj grafczej prawdopodobeństwu zalezea wyku pomaru w odpowedm przedzale odpowada pole pod krzywą Gaussa odcęte tym przedzałem przy założeu, że pole pod całą krzywą rówa sę jede (rys. 3a, 3b).

13 Aalza kształtu krzywej Gaussa prowadz do wosku, że wybór przedzału x, x jako określającego rozrzut wyków pomarów wokół wartośc średej jest ajbardzej optymaly, co wyka z faktu, że jest o wyzaczoy przez pukty przegęca krzywej. Sztucze zmejszee przedzału ufośc do x d, x d (rys. 3c) prowadz do zaczego obżea pozomu ufośc (o pole pod krzywą Gaussa odcęte przedzałam x, x d, x, x d, które jest duże, bo a tych odckach krzywa Gaussa jest wypukła). Podesee pozomu ufośc (rys. 3d) jest możlwe tylko przez zacze poszerzee przedzału ufośc do x c, x c, gdyż pola pod krzywą w przedzałach oddaloych od średej x dalej ż o woszą mały wkład do pozomu ufośc (krzywa Gaussa a tych obszarach jest wklęsła). Odchylee stadardowe w teor pomarów przyjmuje sę za marę rozrzutu wyków pomaru defuje są jako epewość stadardową pojedyczego pomaru, którą oblcza sę przy pomocy wyrażea: u x 1 1 x x (W.6) Występujący w wyrażeu czyk 1 moża uzasadć faktem, że poeważ część formacj zawartej w ser x 1,x,x 3,... x została wykorzystaa do określea wartośc średej x, uśredae zwązae z odchyleem stadardowym astępuje z mejszą lczbą puktów swobody stąd dzelee przez 1 zamast przez. Natomast dla wartośc średej x uzawaej za wyk ser pomarów jako epewość stadardową przyjmuje sę odchylee stadardowe wartośc średej wyos oa: x u x x 1 1 x x ux (W.7)

14 Wartość epewośc stadardowej wartośc średej jest razy mejsza od epewośc stadardowej pojedyczego pomaru. Wartośc epewośc stadardowych u x lub u x, choć wyzaczoe przy pomocy jedozaczych wzorów są rówe prawdzwym wartoścom odchylea stadardowego odchylea stadardowego średej tylko w gracy dla eskończoej lośc pomarów. Dla skończoej lczby pomarów epewość pomaru jest określoa ze skończoą dokładoścą. Przyjmuje sę, że dla wyzaczea epewośc stadardowej jako odchylea stadardowego ależy wykoać 510 pomarów, co pozwala a oceę epewośc pojedyczego pomaru rzędu 030%. Wykoywae zbyt dużej lczby pomarów e jest opłacale, poeważ dokładość wyzaczea epewośc dość powol zwększa sę ze wzrostem lośc pomarów. Reasumując wykoae ser pomarów umożlwa: oszacowae epewośc spowodowaych błędam przypadkowym, zwększee dokładość epewośc. Wykoae ewelkej lczby lub 3 pomarów moża przyjąć jako sprawdza powtarzalośc, za wyk pomaru ależy wówczas przyjąć średą, a dla ocey epewośc pomaru stosować oceę typu B. Trzeba zdecydowae sle podkreślć, że same parametry rozkładu ( x, σ ) e dają pełej formacj statystyczej. Taką formacją jest jedye wykres rozkładu w postac dyskretej (tzw. hstogram) lub w postac cągłej. Pukty eksperymetale otrzymaego hstogramu ejedokrote zacze odbegają od teoretyczej krzywej Gaussa, poeważ N e jest wystarczająco duże. W ćwczeu w celu ułatwea otrzymaa docelowej cągłej krzywej rozkładu stosujemy metodę Smpsoa umożlwającą przelczee puktów eksperymetalych P(x ) a pukty położoe blżej docelowej krzywej P S (x ) w zwązku z tym ułatwające jej zalezee. Zależość Smpsoa ma postać: P x ), 5 P( x ) P( x ) P( x ) (1.1) S( 0 1 1

15 jest właścwoścą krzywej Gaussa określającą współzależość trzech sąsedch puktów pomarowych. Parametry rozkładu ormalego moża wyzaczyć astępującym sposobam: średa x : a baze wzoru (W.4); z wykresu rozkładu ormalego - jako mejsce położea jego maksmum; odchylee stadardowe σ : a baze wzoru (W.6); z wykresu rozkładu ormalego określając położee puktów przegęć. Ocea epewośc pomarowej typu B Ocea epewośc pomarowej typu B jest stosowaa, gdy statystycza aalza ser pomarów e jest możlwa. Taka sytuacja zachodz dla błędu systematyczego lub dla błędu przypadkowego, gdy dostępych jest tylko klka rezultatów pomaru. Co ma mejsce, gdy ze względów eksperymetalych e ma możlwośc powtórzea dośwadczea. Ocea epewośc typu B opera sę a aukowym osądze eksperymetatora, możlwe obektywym, wykorzystującym wszystke formacje o pomarze źródłach jego epewośc. W tym celu może o wykorzystać mędzy ym: dośwadczee wedzę a temat przyrządów obektów merzoych, formacje produceta przyrządów (p. klasę przyrządów, dzałkę elemetarą), dae z poprzedch pomarów, epewośc przypsae daym zaczerpętym z lteratury. Ocea epewośc typu B polega a oszacowau epewośc maksymalej, ozaczaej symbolem (duża delta), czyl ajwększej jaka może wystąpć w daym pomarze. Najczęścej ocea typu B dotyczy określea epewośc wykających ze skończoej dokładośc przyrządów. Aktuale prawe wszystke używae przyrządy pomarowe to proste przyrządy mechacze lub elektrocze merk cyfrowe. Dla prostych przyrządów mechaczych, do których moża zalczyć ljkę, termometr, śrubę mkrometryczą, jako epewość maksymalą przyjmuje sę dzałkę elemetarą

16 przyrządu, p. oszacowaa epewość maksymala pomaru temperatury przy pomocy typowego termometru wyos o Δ t 1 C. W elektroczych przyrządach cyfrowych wartość odpowadająca zmae ostatej cyfry, zwaa dzałką elemetarą, określa rozdzelczość przyrządu. Nepewość maksymala zazwyczaj jest klkakrote wększa od dzałk elemetarej. Podawaa jest przez produceta przyrządu ajczęścej zależy od welkośc merzoej x oraz zakresu z, a którym dokouje sę pomaru wyzaczaa jest z zależośc: c x c z. x 1 Jeśl za pomocą woltomerza, dla którego podae przez produceta wartośc c 1 c wyoszą odpowedo: c 1 =0,% c =0,1% zmerzoo apęce o wartośc U = 98,5 V a zakrese z = 150 V, to epewość maksymala tego pomaru jest rówa 0,35 V. Na końcowy wyk oszacowaa epewośc oprócz dokładośc przyrządów składa sę róweż dokładość samego eksperymetatora. Własą epewość odczytu, czy edoskoałość zmysłów, szczególe trudo jest oceć. Podczas pomaru czasu przy pomocy stopera ależy uwzględć szybkość reakcj fzjologczej podczas jego włączaa wyłączaa, która może być rzędu 0, s lub mejsza. Moża ją oszacować próbując klkukrote zatrzymać stoper a określoej pozycj. Łącza epewość pomaru czasu jest dwukrote wększa, poeważ edokładośc włączaa wyłączaa stopera sumują sę. W wyku takej aalzy może sę okazać, że w celu zwększea dokładośc pomaru użyce precyzyjejszego stopera jest bezcelowe. Lepszym rozwązaem będze zastosowae elektroczego pomaru czasu z użycem fotokomórk. Jak wyka z określea epewośc maksymalej, jeśl e występują żade dodatkowe formacje, wyk pomaru powe wystąpć z jedakowym prawdopodobeństwem w przedzale x. Dla rozkładu jedostajego, który występuje w tym przypadku jako odchylee stadardowe przyjmuje sę połowę szerokośc rozkładu podzeloą przez 3. Zgode z zaleceam ormy [1] zaleca sę epewość stadardową wyrazć poprzez epewość maksymalą za pomocą wzoru: u x x 3 (W.8)

17 Gdy występują oba typy epewośc zarówo statystyczy rozrzut wykający z błędów przypadkowych jak epewość wykająca z dokładośc przyrządów obe są tego samego rzędu, to żada z ch e może być pomęta. W tym przypadku całkowta epewość stadardową wyraża sę wzorem: u x 3 x x (W.9) Nepewość stadardowa pomarów pośredch Wele welkośc fzyczych e moża wyzaczyć jako wyk pomaru bezpośredego. Take welkośc są zwązae z k ym welkoścam fzyczym x 1, x,...x k wyzaczaym z pomarów bezpośredch odpowedą zależoścą fukcyją: y f x x,..., 1, Po przeprowadzeu pomarów zae są wyk x 1, x,..., stadardowe u, u,..., x 1 x x k x k u merzoych welkośc x 1, x,...x k. (W.10) x k epewośc Jako wyk pomaru welkośc y przyjmuje sę welkość y wyzaczoą z zależośc: y y f x1, x,..., Wartość y obarczoa jest pewą skończoą epewoścą epewośc stadardowe welkośc merzoych bezpośredo Nepewość xk (W.11) u c y, a która przeoszą sę u, u,.., x 1 x u. u c y os azwę epewośc złożoej (od agelskego termu combed ucertaty), a sposoby jej oblczaa to prawo przeoszea epewośc lub prawo propagacj epewośc. W przypadku pomarów bezpośredch eskorelowaych tz. gdy każdą z welkośc x 1, x,...x k wyzacza sę ezależe, bezwzględą epewość złożoą szacuje sę przy pomocy astępującego wzoru: u c y x1 y x y xk x k u c y welkośc y y ux ux... ux ux 1 (W.1) k k 1 y x

18 Pochode cząstkowe y x oblcza sę różczkując zwązek y f x x,..., 1, x k względem zmeej x traktując pozostałe zmee jak stałe. Prawo przeoszea epewośc przyjmuje przejrzystą wygodą do praktyczych oblczeń postać, gdy zamast epewośc złożoej bezwzględej zostae wyzaczoa epewość złożoa względa y u c, r : y uc uc, r y (W.13) y W tym celu wyrażee (W.1) dzelmy obustroe przez y, a astępe wyrażea wewątrz awasów po prawej stroe rówośc możymy dzelmy przez x k, co prowadz do postac: u c k y y x ux y 1 x y x (W.14) Nepewość złożoą względą moża zatem wyrazć jako sumę geometryczą epewośc względych u x x welkośc merzoych bezpośredo pomożoych przez bezwymarowe wag w w postac w y x x y, czyl y k x uc, r w ur (W.15) 1 Jeśl zależość fukcyja pomędzy welkoścam x 1, x,...x k wyrażoa jest w postac potęgowo loczyowej typu: 1 y C x x... x k 1 k (W.16) to wag y x w są odpowedo rówe: x y

19 w y x x y 1 k C x1 x... x... xk x (W.17) 1 C x1 x czyl epewość złożoa względa welkośc y wyraża sę zależoścą: x k... x... xk uc, r y u c y y k ur 1 x k u x 1 x (W.18) W szczególym przypadku jeśl welkość y wyraża sę zależoścą loczyowo - lorazową welkośc x 1, x,...x k, przy oblczau wag otrzymuje sę jako wyk jedość. W tym przypadku złożoa epewość względa jest sumą geometryczą względych epewośc welkośc x : u c r k c, r y u x 1, (W.19) Wartośc wag dla ajczęścej spotykaych fukcj zebrae są w poższej tabel, gdze symbol C ozacza e tylko stałą, ale róweż pozostałą cześć wzoru fukcyjego e zawerającą zmeej x, czyl staowącą czyk stały przy oblczau odpowedej pochodej cząstkowej. typ zależośc fukcyjej y y Cx ax y Ce waga w y x ax C lax 1/ lax x y Otrzymae zgode z prawem przeoszea epewośc wyrażee (W.1) wążące epewość złożoą x k u c y welkośc y z epewoścam stadardowym u, x 1 u,.., u welkośc x 1, x,...x k merzoych bezpośredo jest słusze zarówo w przypadku x

20 wyzaczea epewośc epewośc typu A jak ocey typu B. u, u,.., x 1 x u z zastosowaem metody ocey Jeżel bezpośrede pomary welkośc x 1, x,...x k pozwalają jedye a zastosowae metody ocey epewośc typu B, czyl wyzaczee epewośc maksymalych x 1, x k x,... x k, wówczas uwzględając jedostajy rozkład merzoych welkośc w przedzałach x x ależy zgode z wyrażeem (W.8) oblczyć epewośc stadardowe pomarów bezpośredch jako: u x x 3 (W.0) W tym przypadku wyrażee opsujące epewość złożoą sprowadza sę do postac: u c y 1 3 y x x y x x y... x xk 1 k k 1 y x x (W.1) a dla zależośc potęgowo loczyowej (W.16) epewość złożoa względa uc, r y u c y y 1 3 k x 1 x (W.) Prawdłowo przeprowadzoy rachuek błędów, automatycze odpowada a pytaa: które welkośc fzycze x ależy zmerzyć z wększą dokładoścą dla uzyskaa zmejszea epewość pomarowej welkośc wykowej y; która epewość stadardowa bezwzględa u x wos ajwększy wkład do polczoej epewośc złożoej u c, r y Otrzymae wosk z aalzy błędów są waże pouczające, pozwalają a ewetuale efektywejsze powtórzee dośwadczea.

21 Nepewość rozszerzoa Nepewośc stadardowa u x epewość złożoa y u c wyzaczają przedzały domkęte, take że prawdopodobeństwo zalezea wartośc rzeczywstej pomaru odpowedo w przedzale od x ux do x ux lub od y u y do y u y c c wyos 0,683. Nepewośc te są marą dokładośc pomarów umożlwają porówywae dokładośc różych metod pomarowych. Aby wycągać wosk o zgodośc wyku pomaru z ym wykam Mędzyarodowa Norma Nepewośc Pomarów [1] wprowadza pojęce epewośc rozszerzoej (z języka agelskego expaded ucertaty), ozaczaej Nepewość rozszerzoą wybera sę tak, aby w przedzale U x U x., zwaym przedzałem objęca zajdowała sę przeważająca wększość wyków pomaru, potrzeba do określoych zastosowań. Wartość epewośc rozszerzoej U x jest loczyem epewośc stadardowej bezwymarowego współczyka rozszerzea k: U x k u x (W.3) Tak zdefoway przedzał objęca moża utożsamać z przedzałem ufośc, a prawdopodobeństwo objęca z pozomem ufośc. Przykładowe pozomy ufośc dla klku ajczęścej stosowaych współczyków k podaje poższa tabela: Tabela 1. Pozomy ufośc dla wybraych współczyków rozszerzea k. współczyk rozszerzea k pozom ufośc 1 0,683 1,8 0,8 1,65 0,9 0,954,33 0,98 3 0,997 W przypadku ocey typu B dla epewośc stadardowej przedzał objęca e ma ścsłej terpretacj statystyczej. W zgodze z mędzyarodową praktyką do oblczea epewośc rozszerzoej przyjmuje sę wówczas domyśle wartość k=, wartośc e

22 ż mogą być stosowae tylko w wyku decyzj uprawoego eksperta powy wykać z ustaloych udokumetowaych wymagań [3]. Typowe zastosowaa epewośc rozszerzoej to woskowae o zgodośc uzyskaego wyku z wartoścą dokładą: teoretyczą (określoą przy pomocy teor) lub tabelaryczą p. stałą przyrody, wyzaczoą w wyku pomarów, ale aktuale zaą z bardzo dużą dokładoścą. Porówae wartośc zmerzoej x z wartoścą dokładą x 0 polega a porówau różcy x0 x z epewoścą rozszerzoą U x. Jeśl spełoy jest waruek: x x 0 U x (W.4) to wartość zmerzoą uzajemy za zgodą z wartoścą dokładą. Aby określć, czy wyk dwóch ezależych pomarów tej samej welkośc x 1 x są rówe w gracach epewośc pomaru, ależy porówać różcę tych wyków z epewoścą rozszerzoą tej różcy. Jeśl epewośc stadardowe pomarów są rówe odpowedo u u x 1 x stadardowa różcy jest rówa sume geometryczej a epewość rozszerzoa: U u, to zgode z prawem przeoszea błędów epewość u, x 1 x x ux u 1 1 x x x k ux u 1 1 x u : Wyk obu pomarów moża uzać za zgode, jeżel x x U x x. 1 1 x (W.5) (W.6)

23 Dokładość metody zerowej mostkowej - przykład Z zasada budowy rówoważea mostka Wheatstoe a jest zgoda z rysukem przedstawoym pożej, gdze l l l3 to całkowta długość drutu. Ramę AC odpowada merzoej rezystacj R X, zaś ramę AD wzorcowej rezystacj zatyczkowej R 4. Welkośc rezystacj R R 3 (odck drutu ślzgowego) zależą od położea suwaka reochordu. Przy przesuwau jego suwaka zmeają sę welkośc rezystacj R R 3, a w zwązku z tym ch stosuek. Pomar ezaej rezystacj sprowadza sę do zalezea takego położea suwaka reochordu, przy którym przez galwaometr e płye prąd. Powyższa operacja os azwę rówoważea mostka. W rzeczywstych układach dodatkowo staluje sę komutator służący do zamay mejscam rezystacj włączoych w ramoa mostka bez przełączaa przewodów. Stosowae komutatora jest wskazae z tego powodu, że drut reochordu e bywa całkowce jedorody wzdłuż całej długośc dlatego stosuek R / R 3 e jest dokłade rówy stosukow l /l 3. Obwód zaslay jest prądem stałym. Zastosujemy teraz rachuek epewośc do wyzaczea ajlepszego puktu pomaru. Mmo braku zajomośc wartośc merzoych ch epewośc będze moża wyzaczyć jak przeprowadzć ćwczee, by rezultaty były obarczoe jak ajmejszą epewoścą. Wartość tej epewośc będze moża wyzaczyć po wykoau ćwczea. W przypadku, gdy opork R, R 3 są odckam drutu ślzgowym, waruek rówowag mostka ma postać:

24 gdyż: l S R l l R X R4 R4 (P.1) l3 l l l. (P.) S 3 R3 gdze: l l l3 całkowta długość drutu, opór właścwy drutu, S powerzcha przekroju drutu. Rozpatrzmy zależość (P.1), z której metodą pośredą określamy wartość ezaej rezystacj R X. Merzymy l z epewoścą maksymalą l. Wartość l oraz R 4 zostały zmerzoe ze zacze wększą precyzją. Załóżmy, że ch epewośc maksymale wyoszą odpowedo l oraz R4. Wówczas epewość złożoa bezwzględa wyzaczaej rezystacj wyese (patrz wzór W.1): u c R X 1 3 R l X l R X l l R R X 4 R 4 (P.3) Przy pomęcu wkładów od błędu l oraz R4 jako zacze mejsze od wkładu pochodzącego od l powyższy wzór przyjmuje postać: a epewość względa: u c, r u R c 1 l l (P.4) 3 ( l l ) RX R4 X uc RX 1 l l (P.5) R 3 l ( l l ) X Nepewość względa osąga mmum dla takej wartośc l, przy której maowk powyższego wyrażea osąga maksmum. Łatwo zauważyć, że waruek te ma mejsce dla l l, czyl w sytuacj, gdy l l3 (tz. R = R 3 ). Wówczas spełoy jest waruek R X = R 4. Dla tej szczególej sytuacj epewość względą wyzaczaej rezystacj możemy wyrazć epewoścą względą zmerzea długośc l : l uc, r RX (P.6) 3 l Wzór powyższy możemy stosować, gdy R X mało róż sę od R 4, czyl gdy l jest blske l. Poszukwaą wartość epewośc będze moża wyzaczyć po wykoau ćwczea ze wzoru (P.6) gdy suwak reochordu zajduje sę blsko połowy długośc drutu ślzgowego.

25 ROZKŁAD STATYSTYCZNY MAXWELLA W mechace klasyczej pełej formacj o cząsteczce dostarczają fukcje położea oraz prędkośc. Zazwyczaj moża je zapsać w postac f r v RrV v,. Aalogczej formacj w ramach termodyamk (opsu statystyczego) dostarczają fukcje rozkładu prawdopodobeństwa zalezea w gaze cząsteczk, która: ma prędkość z przedzału V V dv,, zajduje sę w pewym obszarze (p. a wysokośc z przedzału h h dh, ). Sta gazu możemy też opsać podając jego temperaturę, cśee, zajmowaą objętość, masę lub lość mol. Perwsze dwa parametry zwązae są z prędkoścam z jakm poruszają sę cząsteczk gazu. Z drugej stroy zajomość tych parametrów e pozwala jeszcze określć z jakm kokretym prędkoścam poruszają sę poszczególe cząsteczk gazu. Cząsteczk gazu poruszają sę chaotycze, co ozacza, że wszystke keruk ruchu są jedakowo prawdopodobe. Wartośc prędkośc cząsteczek są róże obejmują szerok przedzał wartośc. Gdyby wszystke cząstk mały taką samą prędkość, to sytuacja taka e mogłaby trwać długo poeważ w gaze dochodz do zderzeń. Zakładając awet, że są to tylko zderzea sprężyste jedakowych cząsteczek, e są to tylko zderzea cetrale. Zderzea ecetrale zmeają wektory prędkośc cząsteczek (wartośc keruk). Fukcja rozkładu Maxwella-Boltzmaa określa lczbę dn cząstek których prędkośc zawarte są w przedzale V, V dv, a położea w przedzale r r dr, dla przypadku klasyczego (ekwatowego) układu cząstek (p. gazu jedoatomowego lub gazu cząsteczkowego) będącego w rówowadze termodyamczej. Po uśredeu prędkośc z rozkładu Maxwella-Boltzmaa uzyskuje sę rozkład Boltzmaa fukcję rozkładu lośc cząsteczek w wyróżoym obszarze. Po scałkowau współrzędych przestrzeych z rozkładu Maxwella-Boltzmaa uzyskuje sę rozkład Maxwella fukcje rozkładu prędkośc cząsteczek. Rozkład Maxwella prędkośc cząsteczek gazu doskoałego

26 James Clerk Maxwell ( ), szkock fzyk matematyk, perwszy rozwązał zagadee ajbardzej prawdopodobego rozkładu prędkośc welkej lczby cząstek gazu doskoałego: gdze: N V 4N 0 m kt 3/ V mv exp kt N V dv jest lczbą cząstek w próbce gazu mających prędkośc z przedzału V, V dv, (1) T jest temperaturą bezwzględą, k jest stała Boltzmaa, m jest masą cząsteczk, N0 jest całkowtą lczbą cząsteczek w próbce 0 V N 0 N dv. Charakter rozkładu Maxwella (1), przedstawoy jest a rys.1 dla przypadku, którego tu e wyprowadzamy, a obejmującego mloa cząsteczek podzeloych a sto przedzałów prędkośc. Możemy tam wskazać: prędkość ajbardzej prawdopodobą V p odpowadającą maksmum fukcj (przedzał umer 4 zawerający cząsteczek), prędkość średą V śr dla której steje taka sama lczba cząsteczek poruszających sę szybcej jak wolej od ej (przedzały od 1 do 6 zawerają cząsteczek, a przedzały od 1 do 7 zawerają cząsteczek). lczba cząsteczek przedzały prędkosc (v, v+dv)

27 Rys.1. Charakter rozkładu Maxwella lczba cząstek dla kolejych zakresów prędkośc. Prędkośc V p V śr, zależe od temperatury, moża wyzaczyć z (1). Prędkość ajbardzej prawdopodobą wyzaczamy szukając maksmum fukcj z waruku zerowaa perwszej pochodej, w wyku otrzymujemy: V N dv V N dv 4N 0 4N 0 m kt m kt 3/ 3/ V mv exp kt dv mv V exp V kt mv exp kt mv kt zerowae sę pochodej jest możlwe tylko wtedy, gdy zeruje sę wyrażee w awase kwadratowym czyl: (a) (b) mv V exp V kt mv mv exp kt kt mv exp kt mv V kt 0 Zerowae sę wyrażea w awase kwadratowym gwaratuje stee maksmum fukcj (dla V=0 mamy mmum) stąd prędkość ajbardzej prawdopodoba to (c) kt kt V p 1, 41 (3) m m Prędkość średą wyzaczamy całkując (sumując) prędkośc wszystkch cząsteczek dzeląc otrzymaą prędkość przez lczbę cząsteczek, w wyku otrzymujemy: N 0 0 N V dv 3/ m mv 4N 0 V exp dv kt 0 kt (4a) stąd 1 kt 4 m 3/ 0 V mv exp kt dv (4b) chcąc skorzystać ze wzoru a całkę eozaczoą typu x ax 0 exp exp dx a ax ax 1 ależy zmeć zmee. Nowa zmea jej różczka y V, dy dv e zmeają grac całkowaa, stąd rówae (4b) przyjmuje postać

28 3/ 1 kt m dy y exp y 4 m 0 kt po powroce do perwotych zmeych upraszczając rówae kt 4 m Ostatecze prędkość średa wyos m exp V kt m kt m V kt 3/ 1 m mv m exp V 1 8kT kt kt 1 (4c) (4d) (4e) 8kT V 1, 59 m kt m (5) Wzór barometryczy Załóżmy, że N cząstek wypeła aczye o wysokośc H polu podstawy S. Cząstk te wywerają cśee a ścak aczya cała zajdujące sę wewątrz, które jest wyższe u podstawy aczya a ższe a górze ph ph dh zwązaa z wysokoścą wyos dp ph dh ph. Różca cśeń. Przez (h) ozaczamy kocetracja cząstek (lość przypadającą a elemet objętośc). Ilość cząstek w aczyu a pewej wysokośc to dq mg h Sdh Rówae stau gazu doskoałego dn hsdh, ch masa to dm dnm mhsdh, a ch cężar. Cząstk te wywerają cśee gdze: lczba mol gazu, R stała gazowa. dq dp mghdh (6) S pv RT (7) W stałej objętośc ( HS ) różczka wyrażea (7) podstawoa do (6) daje RTd mghdh (8)

29 skąd obustroe całkując wyzaczając (h) mamy d mg dh (9) RT mg l h h C (10) RT mg mg mg exp (11) RT RT RT h h C expc exp h C' exp h Wartość stałej C' zajdzemy z waruku, że wszystkch cząstek w aczyu jest N stąd N h d SC' H 0 exp mg RT Nmg C' SRT 1 exp hdh SC' mgh RT RT mg 1 exp mgh RT Ostatecze wyrażee (9) przedstawa zależość średej kocetracj gazu a wysokośc h w polu grawtacyjym przyjmuje postać h mg SRT1 exp mgh RT N exp Zależość ta może też być wyrażoa poprzez cśee paujące a wysokośc h p h p 0 exp mg RT h mg RT h (1) (13) (14) (15) Ilość kulek wyrzucaych z komory pozostałych w komorze W układze laboratoryjym oprócz wyzaczaa rozkładu barometryczego cśea kulek możemy też wyzaczać lość kulek, które opuścła komorę przez otwór lub pozostała w komorze. Szybkość ubywaa kulek z komory jest proporcjoala do ch

30 d lośc zależy od umejscowea oraz welkośc otworu. Jeżel przez dt ozaczymy szybkość ubywaa kulek a przez c lość kulek która wylecała przez otwór (c pewa stała) to welkośc te muszą być rówe: d c 0 (16) dt przeosząc człoy a dwe stroy rówaa grupując człoy z lczą kulek po jedej stroe d cdt (17) Całkując obustroe od czasu początkowego do końca trwaa dośwadczea w dzedze lośc zaczyamy od 0 kulek a dochodzmy do kulek w komorze 0 d c t 0 dt (18) Rozwązaam tych całek jest wyrażee l t 0 ct z którego wyzaczamy lość kulek pozostałą w komorze po czase t t exp ct (19) 0 (0) Aalogcze moża wyzaczyć lość kulek, która wypadła przez otwór, a która jest dopełeem do lośc kulek z którą rozpoczęlśmy dośwadczee t 1 exp ct 0 (1) Wyrażea (0) (1) opsują wele zagadeń w fzyce p. rozpad zotopów, stygęce ceczy, ładowae rozładowae kodesatora.

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH. dr Michał Silarski

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH. dr Michał Silarski PODTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH dr Mchał larsk I Pracowa Fzycza IF UJ, 9.0.06 Pomar Pomar zacowae wartośc prawdzwej Bezpośred (welkość fzycza merzoa jest

Bardziej szczegółowo

Planowanie eksperymentu pomiarowego I

Planowanie eksperymentu pomiarowego I POLITECHNIKA ŚLĄSKA W GLIWICACH WYDZIAŁ INŻYNIERII ŚRODOWISKA ENERGETYKI INSTYTUT MASZYN URZĄDZEŃ ENERGETYCZNYCH Plaowae eksperymetu pomarowego I Laboratorum merctwa (M 0) Opracował: dr ż. Grzegorz Wcak

Bardziej szczegółowo

Podstawy opracowania wyników pomiarowych, analiza błędów

Podstawy opracowania wyników pomiarowych, analiza błędów Podstawy opracowaa wyków pomarowych, aalza błędów I Pracowa Fzycza IF UJ Grzegorz Zuzel Lteratura I Pracowa fzycza Pod redakcją Adrzeja Magery Istytut Fzyk UJ Kraków 2006 Wstęp do aalzy błędu pomarowego

Bardziej szczegółowo

OBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B

OBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B OBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B W przypadku gdy e występuje statystyczy rozrzut wyków (wszystke pomary dają te sam wyk epewość pomaru wyzaczamy w y sposób. Główą przyczyą epewośc pomaru jest epewość

Bardziej szczegółowo

Podstawy analizy niepewności pomiarowych (I Pracownia Fizyki)

Podstawy analizy niepewności pomiarowych (I Pracownia Fizyki) Podstawy aalzy epewośc pomarowych (I Pracowa Fzyk) Potr Cygak Zakład Fzyk Naostruktur Naotecholog Istytut Fzyk UJ Pok. 47 Tel. 0-663-5838 e-mal: potr.cygak@uj.edu.pl Potr Cygak 008 Co to jest błąd pomarowy?

Bardziej szczegółowo

Wyrażanie niepewności pomiaru

Wyrażanie niepewności pomiaru Wyrażae epewośc pomaru Adrzej Kubaczyk Wydzał Fzyk, Poltechka Warszawska Warszawa, 05 Iformacje wstępe Każdy pomar welkośc fzyczej dokoyway jest ze skończoą dokładoścą, co ozacza, że wyk tego pomaru dokoyway

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH I PRACOWNIA FIZYCZNA INSTYTUT FIZYKI UJ BIOLOGIA 2016

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH I PRACOWNIA FIZYCZNA INSTYTUT FIZYKI UJ BIOLOGIA 2016 PODTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH I PRACOWNIA FIZYCZNA INTYTUT FIZYKI UJ BIOLOGIA 06 CEL ĆWICZEŃ. Obserwacja zjawsk efektów fzyczych. Doskoalee umejętośc

Bardziej szczegółowo

POPULACJA I PRÓBA. Próba reprezentatywna. Dr Adam Michczyński - METODY ANALIZY DANYCH POMIAROWYCH 5 1

POPULACJA I PRÓBA. Próba reprezentatywna. Dr Adam Michczyński - METODY ANALIZY DANYCH POMIAROWYCH 5 1 POPULACJA I PRÓBA POPULACJĄ w statystyce matematyczej azywamy zbór wszystkch elemetów (zdarzeń elemetarych charakteryzujących sę badaą cechą opsywaą zmeą losową. Zbadae całej populacj (przeprowadzee tzw.

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH. I Pracownia IF UJ Marzec 2017

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH. I Pracownia IF UJ Marzec 2017 PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH I Pracowa IF UJ Marzec 07 PODRĘCZNIKI Wstęp do aalzy błędu pomarowego Joh R. Taylor Wydawctwo Naukowe PWN Warszawa 999

Bardziej szczegółowo

Pomiary bezpośrednie i pośrednie obarczone błędem przypadkowym

Pomiary bezpośrednie i pośrednie obarczone błędem przypadkowym Pomary bezpośrede pośrede obarczoe błędem przypadkowym I. Szacowae wartośc przyblŝoej graczego błędu przypadkowego a przykładze bezpośredego pomaru apęca elem ćwczea jest oszacowae wartośc przyblŝoej graczego

Bardziej szczegółowo

Tablica Galtona. Mechaniczny model rozkładu normalnego (M10)

Tablica Galtona. Mechaniczny model rozkładu normalnego (M10) Tablca Galtoa. Mechaczy model rozkładu ormalego (M) I. Zestaw przyrządów: Tablca Galtoa, komplet kulek sztuk. II. Wykoae pomarów.. Wykoać 8 pomarów, wrzucając kulk pojedyczo.. Uporządkować wyk pomarów,

Bardziej szczegółowo

Statystyczne charakterystyki liczbowe szeregu

Statystyczne charakterystyki liczbowe szeregu Statystycze charakterystyk lczbowe szeregu Aalzę badaej zmeej moża uzyskać posługując sę parametram opsowym aczej azywaym statystyczym charakterystykam lczbowym szeregu. Sytetycza charakterystyka zborowośc

Bardziej szczegółowo

Miary położenia wskazują miejsce wartości najlepiej reprezentującej wszystkie wielkości danej zmiennej. Mówią o przeciętnym poziomie analizowanej

Miary położenia wskazują miejsce wartości najlepiej reprezentującej wszystkie wielkości danej zmiennej. Mówią o przeciętnym poziomie analizowanej Podstawy Mary położea wskazują mejsce wartośc ajlepej reprezetującej wszystke welkośc daej zmeej. Mówą o przecętym pozome aalzowaej cechy. Średa arytmetycza suma wartośc zmeej wszystkch jedostek badaej

Bardziej szczegółowo

INSTRUKCJA LABORATORIUM Metrologia techniczna i systemy pomiarowe.

INSTRUKCJA LABORATORIUM Metrologia techniczna i systemy pomiarowe. INSTRUKCJA LABORATORIUM Metrologa techcza sstem pomarowe. MTSP pomar MTSP 00 Autor: dr ż. Potr Wcślok Stroa / 5 Cel Celem ćwczea jest wkorzstae w praktce pojęć: mezurad, estmata, błąd pomaru, wk pomaru,

Bardziej szczegółowo

Badania Maszyn CNC. Nr 2

Badania Maszyn CNC. Nr 2 Poltechka Pozańska Istytut Techolog Mechaczej Laboratorum Badaa Maszy CNC Nr 2 Badae dokładośc pozycjoowaa os obrotowych sterowaych umerycze Opracował: Dr. Wojcech Ptaszy sk Mgr. Krzysztof Netter Pozań,

Bardziej szczegółowo

Wyznaczanie oporu naczyniowego kapilary w przepływie laminarnym.

Wyznaczanie oporu naczyniowego kapilary w przepływie laminarnym. Wyzaczae oporu aczyowego kaplary w przepływe lamarym. I. Przebeg ćwczea. 1. Zamkąć zawór odcający przewody elastycze a astępe otworzyć zawór otwerający dopływ wody do przewodu kaplarego. 2. Ustawć zawór

Bardziej szczegółowo

wyniki serii n pomiarów ( i = 1,..., n) Stosując metodę największej wiarygodności możemy wykazać, że estymator wariancji 2 i=

wyniki serii n pomiarów ( i = 1,..., n) Stosując metodę największej wiarygodności możemy wykazać, że estymator wariancji 2 i= ESTYMATOR WARIANCJI I DYSPERSJI Ozaczmy: µ wartość oczekwaa rozkładu gauowkego wyków pomarów (wartość prawdzwa merzoej welkośc σ dyperja rozkładu wyków pomarów wyk er pomarów (,..., Stoując metodę ajwękzej

Bardziej szczegółowo

AKADEMIA MORSKA W SZCZECINIE

AKADEMIA MORSKA W SZCZECINIE AKADEMIA MORSKA W SZCZECINIE Istytut Iżyer Ruchu Morskego Zakład Urządzeń Nawgacyjych Istrukcja r 0 Wzory do oblczeń statystyczych w ćwczeach z radoawgacj Szczec 006 Istrukcja r 0: Wzory do oblczeń statystyczych

Bardziej szczegółowo

Wyrażanie niepewności pomiaru. Andrzej Kubiaczyk Wydział Fizyki, Politechnika Warszawska

Wyrażanie niepewności pomiaru. Andrzej Kubiaczyk Wydział Fizyki, Politechnika Warszawska Wyrażae epewośc pomaru Adrzej Kubaczyk Wydzał Fzyk, Poltechka Warszawska Warszawa, 0 Iformacje wstępe Każdy pomar welkośc fzyczej dokoyway jest ze skończoą dokładoścą, co ozacza, że wyk tego pomaru dokoyway

Bardziej szczegółowo

WSTĘP METODY OPRACOWANIA I ANALIZY WYNIKÓW POMIARÓW

WSTĘP METODY OPRACOWANIA I ANALIZY WYNIKÓW POMIARÓW WSTĘP METODY OPRACOWANIA I ANALIZY WYNIKÓW POMIARÓW U podstaw wszystkch auk przyrodczych leży zasada: sprawdzaem wszelkej wedzy jest eksperymet, tz jedyą marą prawdy aukowej jest dośwadczee Fzyka, to auka

Bardziej szczegółowo

Podstawowe zadanie statystyki. Statystyczna interpretacja wyników eksperymentu. Zalety statystyki II. Zalety statystyki

Podstawowe zadanie statystyki. Statystyczna interpretacja wyników eksperymentu. Zalety statystyki II. Zalety statystyki tatystycza terpretacja wyków eksperymetu Małgorzata Jakubowska Katedra Chem Aaltyczej Wydzał IŜyer Materałowej Ceramk AGH Podstawowe zadae statystyk tatystyka to uwersale łatwo dostępe arzędze, które pomaga

Bardziej szczegółowo

WYZNACZANIE WARTOŚCI ENERGII ROZPRASZANEJ PODCZAS ZDERZENIA CIAŁ

WYZNACZANIE WARTOŚCI ENERGII ROZPRASZANEJ PODCZAS ZDERZENIA CIAŁ 9 Cel ćwczea Ćwczee 9 WYZNACZANIE WARTOŚCI ENERGII ROZPRASZANE PODCZAS ZDERZENIA CIAŁ Celem ćwczea jest wyzaczee wartośc eerg rozpraszaej podczas zderzea cał oraz współczyka restytucj charakteryzującego

Bardziej szczegółowo

Statystyczna analiza miesięcznych zmian współczynnika szkodowości kredytów hipotecznych

Statystyczna analiza miesięcznych zmian współczynnika szkodowości kredytów hipotecznych dr Ewa Wycka Wyższa Szkoła Bakowa w Gdańsku Wtold Komorowsk, Rafał Gatowsk TZ SKOK S.A. Statystycza aalza mesęczych zma współczyka szkodowośc kredytów hpoteczych Wskaźk szkodowośc jest marą obcążea kwoty/lczby

Bardziej szczegółowo

WYZNACZANIE PRZERWY ENERGETYCZNEJ GERMANU

WYZNACZANIE PRZERWY ENERGETYCZNEJ GERMANU Fzyka cała stałeo WYZNACZANIE PRZERWY ENERGETYCZNEJ GERMANU 1. Ops teoretyczy do ćwczea zameszczoy jest a stroe www.wtc.wat.edu.pl w dzale DYDAKTYKA FIZYKA ĆWICZENIA LABORATORYJNE.. Ops układu pomaroweo

Bardziej szczegółowo

Międzynarodowa Norma Oceny Niepewności Pomiaru (Guide to Expression of Uncertainty in Measurements-Międzynarodowa Organizacja Normalizacyjna ISO)

Międzynarodowa Norma Oceny Niepewności Pomiaru (Guide to Expression of Uncertainty in Measurements-Międzynarodowa Organizacja Normalizacyjna ISO) Mędzyarodowa Norma Ocey Nepewośc Pomaru (Gude to Epresso of Ucertaty Measuremets-Mędzyarodowa Orgazacja Normalzacyja ISO) RACHUNEK NIEPEWNOŚCI POMIARU http://physcs.st./gov/ucertaty Wyrażae Nepewośc Pomaru.

Bardziej szczegółowo

Pomiary parametrów napięć i prądów przemiennych

Pomiary parametrów napięć i prądów przemiennych Ćwczee r 3 Pomary parametrów apęć prądów przemeych Cel ćwczea: zapozae z pomaram wartośc uteczej, średej, współczyków kształtu, szczytu, zekształceń oraz mocy czyej, berej, pozorej współczyka cosϕ w obwodach

Bardziej szczegółowo

f f x f, f, f / / / METODA RÓŻNIC SKOŃCZONYCH niech N = 2 (2 równania różniczkowe zwyczajne liniowe I-rz.) lub jedno II-rzędu

f f x f, f, f / / / METODA RÓŻNIC SKOŃCZONYCH niech N = 2 (2 równania różniczkowe zwyczajne liniowe I-rz.) lub jedno II-rzędu METODA RÓŻIC SKOŃCZOYCH (omówee a przykładze rówań lowych) ech ( rówaa różczkowe zwyczaje lowe I-rz.) lub jedo II-rzędu f / / p( x) f / + q( x) f + r( x) a x b, f ( a) α, f ( b) β dea: a satce argumetu

Bardziej szczegółowo

KALIBRACJA NIE ZAWSZE PROSTA

KALIBRACJA NIE ZAWSZE PROSTA KALIBRACJA NIE ZAWSZE PROSTA Potr Koeczka Katedra Chem Aaltyczej Wydzał Chemczy Poltechka Gdańska S w S C -? C w Sygał - astępstwo kosekwecja przeprowadzoego pomaru główy obekt zateresowań aaltyka. Cel

Bardziej szczegółowo

TARCIE CIĘGIEN O POWIERZCHNIĘ WALCOWĄ WZÓR EULERA

TARCIE CIĘGIEN O POWIERZCHNIĘ WALCOWĄ WZÓR EULERA Ćwczee 8 TARCIE CIĘGIEN O POWIERZCHNIĘ WALCOWĄ WZÓR EULERA 8.. Cel ćwczea Celem ćwczea jest wyzaczee statyczego współczyka tarca pomędzy walcową powerzchą cała a opasującą je lą. Poadto a drodze eksperymetalej

Bardziej szczegółowo

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = = 4. Na podstawe erówośc Cramera Rao wyzacz dole ograczee dla waracj eobcążoego estymatora waracj σ w rozkładze ormalym N(0, σ ). W zadau e ma polecea wyzaczaa estymatora eobcążoego o mmalej waracj dla σ,

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH PODTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH I Pracowa IF UJ Luy 03 PODRĘCZNIKI Wsęp do aalzy błędu pomarowego Joh R. Taylor Wydawcwo Naukowe PWN Warszawa 999 I Pracowa

Bardziej szczegółowo

PRZEGLĄD NAJPROSTSZYCH METOD OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW. dr Michał Januszczyk Zakład Fizyki Medycznej, Wydział Fizyki UAM

PRZEGLĄD NAJPROSTSZYCH METOD OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW. dr Michał Januszczyk Zakład Fizyki Medycznej, Wydział Fizyki UAM PRZEGLĄD NAJPROTZYCH METOD OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW. dr Mchał Jauszczyk Zakład Fzyk Medyczej, Wydzał Fzyk UAM. Każdy zbór cał lub zjawsk fzyczych ma wele cech merzalych mogących staowć zasadę klasyfkacj..

Bardziej szczegółowo

OKREŚLANIE NIEPEWNOŚCI POMIARÓW (poradnik do Laboratorium Fizyki)

OKREŚLANIE NIEPEWNOŚCI POMIARÓW (poradnik do Laboratorium Fizyki) Adrzej Kubaczyk Laboratorum Fzyk I Wydzał Fzyk Poltechka Warszawska OKREŚLANIE NIEPEWNOŚCI POMIARÓW (poradk do Laboratorum Fzyk) ROZDZIAŁ Wstęp W roku 995 z cjatywy Mędzyarodowego Komtetu Mar (CIPM) zostały

Bardziej szczegółowo

Praktyczna umiejętność opracowywania wyników, teoria niepewności pomiaru

Praktyczna umiejętność opracowywania wyników, teoria niepewności pomiaru Praktycza umejętość opracowywaa wyków, teora epewośc pomaru Dostępa lteratura: 1. http://physcs.st/gov/ucertaty. Wyrażae Nepewośc Pomaru, Przewodk, Warszawa, Główy Urząd Mar, 1999 3. H. Szydłowsk, Pracowa

Bardziej szczegółowo

N ( µ, σ ). Wyznacz estymatory parametrów µ i. Y które są niezależnymi zmiennymi losowymi.

N ( µ, σ ). Wyznacz estymatory parametrów µ i. Y które są niezależnymi zmiennymi losowymi. 3 Metody estymacj N ( µ, σ ) Wyzacz estymatory parametrów µ 3 Populacja geerala ma rozład ormaly mometów wyorzystując perwszy momet zwyły drug momet cetraly z prób σ metodą 3 Zmea losowa ma rozład geometryczy

Bardziej szczegółowo

Analiza danych pomiarowych

Analiza danych pomiarowych Materały pomoccze dla studetów Wydzału Chem UW Opracowała Ageszka Korgul. Aalza daych pomarowych wersja trzeca, uzupełoa Lteratura, Wstęp 3 R OZDZIAŁ SPRAWOZDANIE Z DOŚWIADCZENIA FIZYCZNEGO 4 Stałe elemety

Bardziej szczegółowo

Analiza niepewności pomiarów Definicje

Analiza niepewności pomiarów Definicje Teora pomarów Aalza epewośc pomarów Defce Dr hab. ż. Paweł Mada www.pmada.zt.ed.pl Podstawowa defca Nepewość pomar to parametr zwązay z wykem pomar, charakteryzący rozrzt wartośc, który w zasadoy sposób

Bardziej szczegółowo

Niepewności pomiarów. DR Andrzej Bąk

Niepewności pomiarów. DR Andrzej Bąk Nepewośc pomarów DR Adrzej Bąk Defcje Błąd pomar - różca mędz wkem pomar a wartoścą merzoej welkośc fzczej. Bwa też azwa błędem bezwzględm pomar. Poeważ wartość welkośc merzoej wartość prawdzwa jest w

Bardziej szczegółowo

Jego zależy od wysokości i częstotliwości wypłat kuponów odsetkowych, ceny wykupu, oczekiwanej stopy zwrotu oraz zapłaconej ceny za obligację.

Jego zależy od wysokości i częstotliwości wypłat kuponów odsetkowych, ceny wykupu, oczekiwanej stopy zwrotu oraz zapłaconej ceny za obligację. Wrażlwość oblgacj Jedym z czyków ryzyka westowaa w oblgacje jest zmeość rykowych stóp procetowych. Iżyera fasowa dyspouje metodam pozwalającym zabezpeczyć portfel przed egatywym skutkam zma stóp procetowych.

Bardziej szczegółowo

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Prawdopodobieństwo i statystyka r. Zadae. W ure zajduje sę 5 kul, z których 5 jest bałych czarych. Losujemy bez zwracaa kolejo po jedej kul. Kończymy losowae w momece, kedy wycągęte zostaą wszystke czare kule. Oblcz wartość oczekwaą lczby

Bardziej szczegółowo

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = = 4. Na podstawe erówośc Cramera Rao wyzacz dole ograczee dla waracj eobcążoego estymatora waracj σ w rozkładze ormalym N(0, σ. W zadau e ma polecea wyzaczaa estymatora eobcążoego o mmalej waracj dla σ,

Bardziej szczegółowo

FINANSE II. Model jednowskaźnikowy Sharpe a.

FINANSE II. Model jednowskaźnikowy Sharpe a. ODELE RYNKU KAPITAŁOWEGO odel jedowskaźkowy Sharpe a. odel ryku kaptałowego - CAP (Captal Asset Prcg odel odel wycey aktywów kaptałowych). odel APT (Arbtrage Prcg Theory Teora artrażu ceowego). odel jedowskaźkowy

Bardziej szczegółowo

dev = y y Miary położenia rozkładu Wykład 9 Przykład: Przyrost wagi owiec Odchylenia Mediana próbkowa: Przykłady Statystyki opisowe Σ dev i =?

dev = y y Miary położenia rozkładu Wykład 9 Przykład: Przyrost wagi owiec Odchylenia Mediana próbkowa: Przykłady Statystyki opisowe Σ dev i =? Mary położea rozkładu Wykład 9 Statystyk opsowe Średa z próby, mea(y) : symbol y ozacza lczbę; arytmetyczą średą z obserwacj Symbol Y ozacza pojęce średej z próby Średa jest środkem cężkośc zboru daych

Bardziej szczegółowo

Średnia arytmetyczna Klasyczne Średnia harmoniczna Średnia geometryczna Miary położenia inne

Średnia arytmetyczna Klasyczne Średnia harmoniczna Średnia geometryczna Miary położenia inne Mary położea Średa arytmetycza Klasycze Średa harmocza Średa geometrycza Mary położea e Modala Kwartyl perwszy Pozycyje Medaa (kwartyl drug) Kwatyle Kwartyl trzec Decyle Średa arytmetycza = + +... + 2

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 3,4

STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 3,4 STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 3,4 5 Szereg rozdzelczy przedzałowy (dae pogrupowae) (stosujemy w przypadku dużej lczby epowtarzających sę daych) Przedzał (w ; w + ) Środek x& Lczebość Lczebość skumulowaa s

Bardziej szczegółowo

ELEMENTY TEORII MOŻLIWOŚCI

ELEMENTY TEORII MOŻLIWOŚCI ELEMENTY TEORII MOŻLIWOŚCI Opracował: M. Kweselewcz Zadeh (978) wprowadzł pojęce rozkładu możlwośc jako rozmyte ograczee, kóre odzaływuje w sposób elastyczy a wartośc przypsae daej zmeej. Defcja. Nech

Bardziej szczegółowo

( ) L 1. θ θ = M. Przybycień Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka. = θ. min

( ) L 1. θ θ = M. Przybycień Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka. = θ. min Fukca warogodośc Nech będze daa próba losowa prosta o lczebośc z rozkładu f (x;. Fukcą warogodośc dla próby x azywamy welkość: ( x; f ( x ; L Twerdzee (Cramera-Rao: Mmala wartość warac m dowolego eobcążoego

Bardziej szczegółowo

Różniczkowanie funkcji rzeczywistych wielu zmiennych. Matematyka Studium doktoranckie KAE SGH Semestr letni 2008/2009 R. Łochowski

Różniczkowanie funkcji rzeczywistych wielu zmiennych. Matematyka Studium doktoranckie KAE SGH Semestr letni 2008/2009 R. Łochowski Różczkowae fukcj rzeczywstych welu zmeych rzeczywstych Matematyka Studum doktoracke KAE SGH Semestr let 8/9 R. Łochowsk Pochoda fukcj jedej zmeej e spojrzee Nech f : ( α, β ) R, α, β R, α < β Fukcja f

Bardziej szczegółowo

PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version WIII/1

PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version  WIII/1 Statystyka opsowa Statystyka zajmuje sę zasadam metodam uogólaa wyków otrzymaych z próby losowej a całą populację (czyl zborowość, z której została pobraa próba). Take postępowae azywamy woskowaem statystyczym.

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 7-8

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 7-8 Stasław Cchock Natala Nehreecka Zajęca 7-8 . Testowae łączej stotośc wyraych regresorów. Założea klasyczego modelu regresj lowej 3. Własośc estymatora MNK w KMRL Wartość oczekwaa eocążoość estymatora Waracja

Bardziej szczegółowo

METROLOGIA. Dr inż. Eligiusz PAWŁOWSKI Politechnika Lubelska Wydział Elektrotechniki i Informatyki

METROLOGIA. Dr inż. Eligiusz PAWŁOWSKI Politechnika Lubelska Wydział Elektrotechniki i Informatyki METROLOGIA Dr ż. Elgusz PAWŁOWSKI Poltechka Lubelska Wydzał Elektrotechk Iformatyk Prezetacja do wykładu dla EINS Zjazd 4, wykład r 7, 8 Prawo autorske Nejsze materały podlegają ochroe zgode z Ustawą o

Bardziej szczegółowo

Ze względu na sposób zapisu wielkości błędu rozróżnia się błędy bezwzględne i względne.

Ze względu na sposób zapisu wielkości błędu rozróżnia się błędy bezwzględne i względne. Katedra Podsta Systemó Techczych - Podstay metrolog - Ćczee 3. Dokładość pomaró, yzaczae błędó pomaroych Stroa:. BŁĘDY POMIAROWE, PODSTAWOWE DEFINICJE Każdy yk pomaru bez określea dokładośc pomaru jest

Bardziej szczegółowo

KONCEPCJA WIELOKRYTERIALNEGO WSPOMAGANIA DOBORU WARTOŚCI PROGOWEJ W BIOMETRYCZNYM SYSTEMIE UWIERZYTELNIANIA. Adrian Kapczyński Maciej Wolny

KONCEPCJA WIELOKRYTERIALNEGO WSPOMAGANIA DOBORU WARTOŚCI PROGOWEJ W BIOMETRYCZNYM SYSTEMIE UWIERZYTELNIANIA. Adrian Kapczyński Maciej Wolny KONCEPCJA WIELOKRYTERIALNEGO WSPOMAGANIA DOBORU WARTOŚCI PROGOWEJ W BIOMETRYCZNYM SYSTEMIE UWIERZYTELNIANIA Adra Kapczyńsk Macej Woly Wprowadzee Rozwój całego spektrum coraz doskoalszych środków formatyczych

Bardziej szczegółowo

opisać wielowymiarową funkcją rozkładu gęstości prawdopodobieństwa f(x 1 , x xn

opisać wielowymiarową funkcją rozkładu gęstości prawdopodobieństwa f(x 1 , x xn ROZKŁAD PRAWDOPODBIEŃSTWA WIELU ZMIENNYCH LOSOWYCH W przpadku gd mam do czea z zmem losowm możem prawdopodobeństwo, ż przjmą oe wartośc,,, opsać welowmarową fukcją rozkładu gęstośc prawdopodobeństwa f(,,,.

Bardziej szczegółowo

5. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA

5. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA 5. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA Zdarza sę dość często, że zależośc występujące w aalzowaych procesach (p. ospodarczych) mają charakter elowy. Dlateo też, oprócz lowych zadań decyzyjych, formułujemy także elowe

Bardziej szczegółowo

RACHUNEK NIEPEWNOŚCI POMIARU

RACHUNEK NIEPEWNOŚCI POMIARU Mędzarodowa Norma Oce Nepewośc Pomaru (Gude to Epresso of Ucertat Measuremets - Mędzarodowa Orgazacja Normalzacja ISO RACHUNEK NIEPEWNOŚCI http://phscs.st./gov/ucertat POMIARU Wrażae Nepewośc Pomaru. Przewodk.

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 2 ESTYMACJA PUNKTOWA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 2 ESTYMACJA PUNKTOWA STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD ESTYMACJA PUNKTOWA Nech - ezay parametr rozkładu cechy X. Wartość parametru będzemy estymować (przyblżać) a podstawe elemetowej próby. - wyberamy statystykę U o rozkładze

Bardziej szczegółowo

Laboratorium z Biomechatroniki Ćwiczenie 3 Wyznaczanie położenia środka masy ciała człowieka za pomocą dźwigni jednostronnej

Laboratorium z Biomechatroniki Ćwiczenie 3 Wyznaczanie położenia środka masy ciała człowieka za pomocą dźwigni jednostronnej Wydzał: Mechaczy Techologczy Keruek: Grupa dzekańska: Semestr: perwszy Dzeń laboratorum: Godza: Laboratorum z Bomechatrok Ćwczee 3 Wyzaczae położea środka masy cała człoweka za pomocą dźwg jedostroej 1.

Bardziej szczegółowo

JEDNOWYMIAROWA ZMIENNA LOSOWA

JEDNOWYMIAROWA ZMIENNA LOSOWA JEDNOWYMIAROWA ZMIENNA LOSOWA Nech E będze zborem zdarzeń elemetarych daego dośwadczea. Fucję X(e) przyporządowującą ażdemu zdarzeu elemetaremu e E jedą tylo jedą lczbę X(e)=x azywamy ZMIENNĄ LOSOWĄ. Przyład:

Bardziej szczegółowo

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Prawdopodobieństwo i statystyka r. Prawdopodobeństwo statystyka 0.06.0 r. Zadae. Ura zawera kul o umerach: 0,,,,. Z ury cągemy kulę, zapsujemy umer kulę wrzucamy z powrotem do ury. Czyość tę powtarzamy, aż kula z każdym umerem zostae wycągęta

Bardziej szczegółowo

Permutacje. } r ( ) ( ) ( ) 1 2 n. f = M. Przybycień Matematyczne Metody Fizyki I Wykład 2-2

Permutacje. } r ( ) ( ) ( ) 1 2 n. f = M. Przybycień Matematyczne Metody Fizyki I Wykład 2-2 Permutacje { 2,,..., } Defcja: Permutacją zboru lczb azywamy dowolą różowartoścową fukcję określoą a tym zborze o wartoścach w tym zborze. Uwaga: Lczba wszystkch permutacj wyos! Permutacje zapsujemy w

Bardziej szczegółowo

Materiały do wykładu 7 ze Statystyki

Materiały do wykładu 7 ze Statystyki Materał do wkładu 7 ze Statstk Aalza ZALEŻNOŚCI pomędz CECHAMI (Aalza KORELACJI REGRESJI) korelacj wkres rozrzutu (korelogram) rodzaje zależośc (brak, elowa, lowa) pomar sł zależośc lowej (współczk korelacj

Bardziej szczegółowo

Statystyka. Analiza zależności. Rodzaje zależności między zmiennymi występujące w praktyce: Funkcyjna

Statystyka. Analiza zależności. Rodzaje zależności między zmiennymi występujące w praktyce: Funkcyjna Aalza zależośc Rodzaje zależośc mędzy zmeym występujące w praktyce: Fukcyja wraz ze zmaą wartośc jedej zmeej astępuje ścśle określoa zmaa wartośc drugej zmeej (p. w fzyce: spadek swobody gt s ) tochastycza

Bardziej szczegółowo

PŁASKA GEOMETRIA MAS. Środek ciężkości figury płaskiej

PŁASKA GEOMETRIA MAS. Środek ciężkości figury płaskiej PŁAKA GEOMETRIA MA Środek cężkośc fgury płaskej Mometam statyczym M x M y fgury płaskej względem os x lub y (rys. 7.1) azywamy gracę algebraczej sumy loczyów elemetarych pól d przez ch odległośc od os,

Bardziej szczegółowo

Teoria i praktyka. Wyższa Szkoła Turystyki i Ekologii. Fizyka. WSTiE Sucha Beskidzka Fizyka

Teoria i praktyka. Wyższa Szkoła Turystyki i Ekologii. Fizyka. WSTiE Sucha Beskidzka Fizyka Nepewośc pomarowe. Teora praktka. Prowadząc: Dr ż. Adrzej Skoczeń Wższa Szkoła Turstk Ekolog Wdzał Iformatk, rok I Fzka 014 03 30 WSTE Sucha Beskdzka Fzka 1 Iformacje teoretcze zameszczoe a slajdach tej

Bardziej szczegółowo

. Wtedy E V U jest równa

. Wtedy E V U jest równa Prawdopodobeństwo statystyka 7.0.0r. Zadae Dwuwymarowa zmea losowa Y ma rozkład cągły o gęstośc gdy ( ) 0 y f ( y) 0 w przecwym przypadku. Nech U Y V Y. Wtedy E V U jest rówa 8 7 5 7 8 8 5 Prawdopodobeństwo

Bardziej szczegółowo

STATYKA. Cel statyki. Prof. Edmund Wittbrodt

STATYKA. Cel statyki. Prof. Edmund Wittbrodt STATYKA Cel statyk Celem statyk jest zastąpee dowolego układu sł ym, rówoważym układem sł, w tym układem złożoym z jedej tylko sły jedej pary sł (redukcja do sły mometu główego) lub zbadae waruków, jake

Bardziej szczegółowo

Monika Jeziorska - Pąpka Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu

Monika Jeziorska - Pąpka Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu DYNAMICZNE MODELE EKONOMERYCZNE X Ogólopolske Semarum Naukowe, 4 6 wrześa 2007 w oruu Katedra Ekoometr Statystyk, Uwersytet Mkołaja Koperka w oruu Moka Jezorska - Pąpka Uwersytet Mkołaja Koperka w oruu

Bardziej szczegółowo

Obliczanie średniej, odchylenia standardowego i mediany oraz kwartyli w szeregu szczegółowym i rozdzielczym?

Obliczanie średniej, odchylenia standardowego i mediany oraz kwartyli w szeregu szczegółowym i rozdzielczym? Oblczae średej, odchylea tadardowego meday oraz kwartyl w zeregu zczegółowym rozdzelczym? Średa medaa ależą do etymatorów tzw. tedecj cetralej, atomat odchylee tadardowe to etymatorów rozprozea (dyperj)

Bardziej szczegółowo

Matematyczny opis ryzyka

Matematyczny opis ryzyka Aalza ryzyka kosztowego robót remotowo-budowlaych w warukach epełe formac Mgr ż Mchał Bętkowsk dr ż Adrze Powuk Wydzał Budowctwa Poltechka Śląska w Glwcach MchalBetkowsk@polslpl AdrzePowuk@polslpl Streszczee

Bardziej szczegółowo

TESTY NORMALNOŚCI. ( Cecha X populacji ma rozkład normalny). Hipoteza alternatywna H1( Cecha X populacji nie ma rozkładu normalnego).

TESTY NORMALNOŚCI. ( Cecha X populacji ma rozkład normalny). Hipoteza alternatywna H1( Cecha X populacji nie ma rozkładu normalnego). TESTY NORMALNOŚCI Test zgodośc Hpoteza zerowa H 0 ( Cecha X populacj ma rozkład ormaly). Hpoteza alteratywa H1( Cecha X populacj e ma rozkładu ormalego). Weryfkacja powyższych hpotez za pomocą tzw. testu

Bardziej szczegółowo

Mh n. 2 ε. h h/ n n. Ekstrapolacja Richardsona (szacowanie błędu) błąd. ekstrapolowana wartość całki I. kwadratury z adaptowanym krokiem

Mh n. 2 ε. h h/ n n. Ekstrapolacja Richardsona (szacowanie błędu) błąd. ekstrapolowana wartość całki I. kwadratury z adaptowanym krokiem Ekstrapolacja Rchardsoa (szacowae błędu) dla daej, ustaloej metody błąd Mh zakładając, że M jest w przyblżeu ezależe od h I I + Mh h h/ / I I + Mh ekstrapolowaa wartość całk I I e I h / + Ih / ( I h )

Bardziej szczegółowo

Centralna Izba Pomiarów Telekomunikacyjnych (P-12) Komputerowe stanowisko do wzorcowania generatorów podstawy czasu w częstościomierzach cyfrowych

Centralna Izba Pomiarów Telekomunikacyjnych (P-12) Komputerowe stanowisko do wzorcowania generatorów podstawy czasu w częstościomierzach cyfrowych Cetrala Izba Pomarów Telekomukacyjych (P-1) Komputerowe staowsko do wzorcowaa geeratorów podstawy czasu w częstoścomerzach cyrowych Praca r 1300045 Warszawa, grudzeń 005 Komputerowe staowsko do wzorcowaa

Bardziej szczegółowo

Funkcja wiarogodności

Funkcja wiarogodności Fukca warogodośc Defca: Nech będze daa próba losowa prosta o lczebośc z rozkładu f (x; θ. Fukcą warogodośc dla próby x azywamy welkość: ( x; θ f ( x ; θ L Uwaga: Fukca warogodośc to e to samo co łącza

Bardziej szczegółowo

ZMIENNA LOSOWA JEDNOWYMIAROWA POJĘCIE ZMIENNEJ LOSOWEJ

ZMIENNA LOSOWA JEDNOWYMIAROWA POJĘCIE ZMIENNEJ LOSOWEJ ZMIENNA LOSOWA JEDNOWYMIAROWA POJĘCIE ZMIENNEJ LOSOWEJ Podstawowe pojęca rachuu prawdopodobeństwa: zdarzee losowe, zdarzee elemetare, prawdopodobeństwo, zbór zdarzeń elemetarych. Def. Nech E będze zborem

Bardziej szczegółowo

METODY KOMPUTEROWE 1

METODY KOMPUTEROWE 1 MTODY KOMPUTROW WIADOMOŚCI WSTĘPN MTODA ULRA Mcał PŁOTKOWIAK Adam ŁODYGOWSKI Kosultacje aukowe dr z. Wtold Kąkol Pozań 00/00 MTODY KOMPUTROW WIADOMOŚCI WSTĘPN Metod umercze MN pozwalają a ormułowae matematczc

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Zajęcia 5

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Zajęcia 5 Stasław Cchock Natala Nehreecka Zajęca 5 . Testowae łączej stotośc wyraych regresorów. Założea klasyczego modelu regresj lowej 3. Własośc estymatora MNK w KMRL Wartośd oczekwaa eocążoośd estymatora Waracja

Bardziej szczegółowo

Opracowanie danych pomiarowych. dla studentów realizujących program Pracowni Fizycznej

Opracowanie 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 szczegółowo

GEODEZJA INŻYNIERYJNA SEMESTR 6 STUDIA NIESTACJONARNE

GEODEZJA INŻYNIERYJNA SEMESTR 6 STUDIA NIESTACJONARNE GEODEZJ INŻNIERJN SEMESTR 6 STUDI NIESTCJONRNE CZNNIKI WPŁWJĄCE N GEOMETRIĘ UDNKU/OIEKTU Zmaę geometr budyku mogą powodować m.: czyk atmosferycze, erówomere osadae płyty fudametowej mogące skutkować wychyleem

Bardziej szczegółowo

ma rozkład normalny z nieznaną wartością oczekiwaną m

ma rozkład normalny z nieznaną wartością oczekiwaną m Zadae Każda ze zmeych losowych,, 9 ma rozkład ormaly z ezaą wartoścą oczekwaą m waracją, a każda ze zmeych losowych Y, Y,, Y9 rozkład ormaly z ezaą wartoścą oczekwaą m waracją 4 Założoo, że wszystke zmee

Bardziej szczegółowo

Opracowanie wyników pomiarów

Opracowanie wyników pomiarów Opracowae wków pomarów Praca w laboratorum fzczm polega a wkoau pomarów, ch terpretacj wcagęcem wosków. Ab dojść do właścwch wosków aleŝ szczególą uwagę zwrócć a poprawość wkoaa pomarów mmalzacj błędów

Bardziej szczegółowo

3. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA

3. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA Wybrae zaadea badań operacyjych dr ż. Zbew Tarapata 3. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA Zdarza sę dość często że zależośc występujące w aalzowaych procesach (p. ospodarczych) mają charakter elowy. Dlateo też oprócz

Bardziej szczegółowo

Zależność kosztów produkcji węgla w kopalni węgla brunatnego Konin od poziomu jego sprzedaży

Zależność kosztów produkcji węgla w kopalni węgla brunatnego Konin od poziomu jego sprzedaży Gawlk L., Kasztelewcz Z., 2005 Zależość kosztów produkcj węgla w kopal węgla bruatego Ko od pozomu jego sprzedaży. Prace aukowe Istytutu Górctwa Poltechk Wrocławskej r 2. Wyd. Ofcya Wydawcza Poltechk Wrocławskej,

Bardziej szczegółowo

W loterii bierze udział 10 osób. Regulamin loterii faworyzuje te osoby, które w eliminacjach osiągnęły lepsze wyniki:

W loterii bierze udział 10 osób. Regulamin loterii faworyzuje te osoby, które w eliminacjach osiągnęły lepsze wyniki: Zadae W loter berze udzał 0 osób. Regulam loter faworyzuje te osoby, które w elmacjach osągęły lepsze wyk: Zwycęzca elmacj, azyway graczem r. otrzymuje 0 losów, Osoba, która zajęła druge mejsce w elmacjach,

Bardziej szczegółowo

TMM-2 Analiza kinematyki manipulatora metodą analityczną

TMM-2 Analiza kinematyki manipulatora metodą analityczną Opracował: dr ż. Przemysław Szumńsk Laboratorum Teor Mechazmów Automatyka Robotyka, Mechatroka TMM- Aalza kematyk mapulatora metodą aaltyczą Celem ćwczea jest zapozae sę ze sposobem aalzy kematyk mechazmu

Bardziej szczegółowo

IV. ZMIENNE LOSOWE DWUWYMIAROWE

IV. ZMIENNE LOSOWE DWUWYMIAROWE IV. ZMIENNE LOSOWE DWUWYMIAROWE 4.. Rozkład zmeej losowej dwuwymarowej Defcja 4.. Uporządkowaą parę (X, Y) azywamy zmeą losową dwuwymarową, jeśl każda ze zmeych X Y jest zmeą losową. Defcja 4.. Fukcję

Bardziej szczegółowo

L.Kowalski zadania ze statystyki opisowej-zestaw 5. ZADANIA Zestaw 5

L.Kowalski zadania ze statystyki opisowej-zestaw 5. ZADANIA Zestaw 5 L.Kowalsk zadaa ze statystyk opsowej-zestaw 5 Zadae 5. X cea (zł, Y popyt (tys. szt.. Mając dae ZADANIA Zestaw 5 x,5,5 3 3,5 4 4,5 5 y 44 43 43 37 36 34 35 35 Oblcz współczyk korelacj Pearsoa. Oblcz współczyk

Bardziej szczegółowo

k k M. Przybycień Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyka Wykład 13-2

k k M. Przybycień Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyka Wykład 13-2 Pojęce przedzału ufośc Przyład: Rozważmy pewe rzad proces (tz. ta tórego lczba zajść podlega rozładow Possoa). W cągu pewego czasu zaobserwowao =3 tae zdarzea. Oceć możlwy przedzał lczby zdarzeń tego typu

Bardziej szczegółowo

Statystyka Opisowa 2014 część 3. Katarzyna Lubnauer

Statystyka Opisowa 2014 część 3. Katarzyna Lubnauer Statystyka Opsowa 014 część 3 Katarzya Lubauer Lteratura: 1. Statystyka w Zarządzau Admr D. Aczel. Statystyka Opsowa od Podstaw Ewa Waslewska 3. Statystyka, Lucja Kowalsk. 4. Statystyka opsowa, Meczysław

Bardziej szczegółowo

UOGÓLNIONA ANALIZA WRAŻLIWOŚCI ZYSKU W PRZEDSIĘBIORSTWIE PRODUKUJĄCYM N-ASORTYMENTÓW. 1. Wprowadzenie

UOGÓLNIONA ANALIZA WRAŻLIWOŚCI ZYSKU W PRZEDSIĘBIORSTWIE PRODUKUJĄCYM N-ASORTYMENTÓW. 1. Wprowadzenie B A D A N I A O P E R A C Y J N E I D E C Y J E Nr 2 2007 Aa ĆWIĄKAŁA-MAŁYS*, Woletta NOWAK* UOGÓLNIONA ANALIA WRAŻLIWOŚCI YSKU W PREDSIĘBIORSTWIE PRODUKUJĄCYM N-ASORTYMENTÓW Przedstawoo ajważejsze elemety

Bardziej szczegółowo

POMIAR WSPÓŁCZYNNIKA POCHŁANIANIA PROMIENIOWANIA γ

POMIAR WSPÓŁCZYNNIKA POCHŁANIANIA PROMIENIOWANIA γ Ćwczee 56 POMIAR WSPÓŁCZYNNIKA POCHŁANIANIA PROMIENIOWANIA γ 56.. Wadomośc ogóle Rozpatrzmy wąską skolmowaą wązkę prome γ o atężeu I 0, padającą a płytkę substacj o grubośc x (rys. 56.). Natężee promeowaa

Bardziej szczegółowo

Analiza Matematyczna Ćwiczenia. J. de Lucas

Analiza Matematyczna Ćwiczenia. J. de Lucas Aalza Matematycza Ćwczea J. de Lucas Zadae. Oblczyć grace astępujących fucj a lm y 3,y 0,0 b lm y 3 y ++y,y 0,0 +y c lm,y 0,0 + 4 y 4 y d lm y,y 0,0 3 y 3 e lm,y 0,0 +y 4 +y 4 f lm,y 0,0 4 y 6 +y 3 g lm,y

Bardziej szczegółowo

METODY ANALIZY DANYCH DOŚWIADCZALNYCH

METODY ANALIZY DANYCH DOŚWIADCZALNYCH POLITECHNIKA Ł ÓDZKA TOMASZ W. WOJTATOWICZ METODY ANALIZY DANYCH DOŚWIADCZALNYCH Wybrae zagadea ŁÓDŹ 998 Przedsłowe Specyfką teor pomarów jest jej wtóry charakter w stosuku do metod badawczych stosowaych

Bardziej szczegółowo

BADANIE CHARAKTERYSTYKI DIODY PÓŁPRZEWODNIKOWEJ

BADANIE CHARAKTERYSTYKI DIODY PÓŁPRZEWODNIKOWEJ Fzyka cała stałego, Elektyczość magetyzm BADANIE CHARAKTERYTYKI DIODY PÓŁPRZEWODNIKOWEJ 1. Ops teoetyczy do ćwczea zameszczoy jest a stoe www.wtc.wat.edu.pl w dzale DYDAKTYKA FIZYKA ĆWICZENIA LABORATORYJNE..

Bardziej szczegółowo

Statystyka opisowa. Stawia się pytania: pytanie co? poprzedza pytanie jak?. Najpierw potrzebna jest miara, potem można badać zmiany tej miary.

Statystyka opisowa. Stawia się pytania: pytanie co? poprzedza pytanie jak?. Najpierw potrzebna jest miara, potem można badać zmiany tej miary. Statystyka opsowa Roma Syak Statystyka opsowa Stawa sę pytaa: pytae co? poprzedza pytae jak?. Najperw potrzeba jest mara, potem moża badać zmay tej mary. Potrzebe są mary zborcze, charakteryzujące zborowośc

Bardziej szczegółowo

1. Relacja preferencji

1. Relacja preferencji dr Mchał Koopczyńsk EKONOMIA MATEMATYCZNA Wykłady, 2, 3 (a podstawe skryptu r 65) Relaca preferec koszyk towarów: przestrzeń towarów: R + = { x R x 0} x = ( x,, x ) X X R+ x 0 x 0 =, 2,, x~y xf y x y x

Bardziej szczegółowo

będą niezależnymi zmiennymi losowymi z rozkładu o gęstości

będą niezależnymi zmiennymi losowymi z rozkładu o gęstości Prawdopodobeństwo statystyka 4.0.00 r. Zadae Nech... będą ezależym zmeym losowym z rozkładu o gęstośc θ f ( x) = θ xe gdy x > 0. Estymujemy dodat parametr θ wykorzystując estymator ajwększej warogodośc

Bardziej szczegółowo

MATEMATYKA STOSOWANA W INŻYNIERII CHEMICZNEJ

MATEMATYKA STOSOWANA W INŻYNIERII CHEMICZNEJ MATEMATYKA STOSOWANA W INŻYNIERII CHEMICZNEJ Wykład Układy rówań metody aaltycze Metody umerycze rozwązywaa rówań lczbowych Prof. Ato Kozoł, Wydzał Chemczy Poltechk Wrocławskej ROZWIĄZYWANIE UKŁADÓW RÓWNAŃ

Bardziej szczegółowo

EKSTREMA FUNKCJI EKSTREMA FUNKCJI JEDNEJ ZMIENNEJ. Tw. Weierstrassa Każda funkcja ciągła na przedziale domkniętym ma wartość najmniejszą i największą.

EKSTREMA FUNKCJI EKSTREMA FUNKCJI JEDNEJ ZMIENNEJ. Tw. Weierstrassa Każda funkcja ciągła na przedziale domkniętym ma wartość najmniejszą i największą. Joaa Ceślak, aula Bawej ESTREA FUNCJI ESTREA FUNCJI JEDNEJ ZIENNEJ Otoczeem puktu R jest każdy przedzał postac,+, gdze >. Sąsedztwem puktu jest każdy zbór postac,,+, gdze >. Nech R, : R oraz ech. De. ówmy,

Bardziej szczegółowo

L.Kowalski PODSTAWOWE TESTY STATYSTYCZNE WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH

L.Kowalski PODSTAWOWE TESTY STATYSTYCZNE WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH L.Kowalsk PODSTAWOWE TESTY STATYSTYCZNE TESTY STATYSTYCZNE poteza statystycza to dowole przypuszczee dotyczące rozkładu cechy X. potezy statystycze: -parametrycze dotyczą ezaego parametru, -parametrycze

Bardziej szczegółowo