ANALIZA BŁĘDÓW METOD WYZNACZANIA MIAR NIEZAWODNOŚCI OBIEKTÓW KOMUNALNYCH NA PRZYKŁADZIE SYSTEMU ZAOPATRZENIA W WODĘ
|
|
- Krystyna Rogowska
- 6 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 RYZARDA IWANEJKO ANALIZA BŁĘDÓW METOD WYZNACZANIA MIAR NIEZAWODNOŚCI OBIEKTÓW KOMUNALNYCH NA PRZYKŁADZIE YTEMU ZAOPATRZENIA W WODĘ ANALYI OF ERROR FROM RELIABILITY MEAURE ETIMATION METHOD FOR MUNICIPAL YTEM ON EXAMPLE OF WATER UPPLY t r e s z c z e e A b s t r a c t Podstawą podejmowaa welu decyzj jest zajomość mar ezawodośc róŝych obektów techczych. Mary te szacuje sę, bazując a daych eksploatacyjych. Wększość metod szacowaa mar ezawodośc wprowadza do wyku dodatkowy błąd, ezwązay z edokładoścą epewoścą daych, azyway błędem metody. ą to węc metody przyblŝoe. W artykule przeaalzowao pod tym kątem ajczęścej stosowae metody wyzaczaa mar ezawodośc obektów techczych. Błędy metod wykają z pomjaa w oblczeach mało prawdopodobych staów systemu, stosowaa uproszczoych wzorów czy prowadzea oblczeń a tzw. welkoścach eskończee małych. Przedstawoe w artykule zaleŝośc umoŝlwają określee błędów aalzowaych metod. ZaleŜośc mogą być stosowae dla róŝych waŝych obektów techczych, ezaleŝe od tego, czy dla obektu moŝa skostruować schemat ezawodoścowy, czy e. Umejętość ocey błędów metod, wraz z umejętoścą ocey błędów zwązaych z daym wyjścowym, pozwol uzyskać wyk z zadowalającą dla Ŝyerskch zastosowań dokładoścą. łowa kluczowe: ezawodość, mary ezawodośc, błąd metody Uderstadg of relablty measures for dfferet techcal facltes plays a mportat role a decso makg process. The measures are estmated based o the operatoal data. Most methods used for estmato of relablty measures mpose a addtoal error o the fal result. The error, called the method s error, s ot related to data accuracy ad relablty. The paper aalyses the most popular methods used for determato of relablty measures for techcal facltes, from that perspectve. Methods errors result from gorg calculatos less probable codtos of a system, usg smplfed formulas, or makg calculatos for ftesmal values. The relatoshps preseted the paper help to determe the errors of the preseted methods. The relatoshps may be used for dfferet major techcal facltes. Ablty to evaluate the methods errors, together wth kowledge about possble errors wth the output data set, helps to acheve a satsfactory accuracy of the fal output, at least for the egeerg applcatos. Keywords: relablty, relablty measures, method s error Dr Ryszarda Iwaejko, Istytut Zaopatrzea w Wodę Ochroy Środowska, Wydzał IŜyer Środowska, Poltechka Krakowska.
2 22. Wstęp ystemy wodocągowe kaalzacyje tworzą strategczą frastrukturę mejską, dlatego ezmere waŝa jest umejętość wyzaczaa ch podstawowych parametrów ezawodośc (rówowaŝe mar lub wskaźków ezawodośc). Istota jest teŝ umejętość dokoaa ocey dokładośc tych parametrów. W pracach [6, 7] przedstawoo sposoby ocey dokładośc mar ezawodośc za pomocą dwóch grup metod: metod klasyczego rachuku błędów oraz metod statystyczych. UmoŜlwają oe oceę wpływu błędów, edokładośc lub epełośc eksploatacyjych daych wyjścowych a błąd wyku. W tym artykule zostaą przedstawoe sposoby ocey tzw. błędów metod. Błąd metody e jest zwązay z daym wyjścowym, lecz wyka ze stosowaa praktyczych metod teor ezawodośc, z ch uproszczeń, z pomjaa człoów o małych wartoścach. UŜywae dalej sformułowae, Ŝe daa metoda jest dokłada, ozacza, Ŝe e obcąŝa wyku oblczeń dodatkowym błędem ezwązaym z błędam daych. Metoda, która e jest dokłada, daje wyk przyblŝoe. W dalszej częśc zakłada sę, Ŝe systemy () są złoŝoe z elemetów odawalych dwustaowych, które uszkadzają sę ezaleŝe, a czasy ch sprawośc esprawośc moŝa opsać rozkładem wykładczym. Poadto zakłada sę, Ŝe cały system jest dwustaowy, przy czym sta sprawośc esprawośc określa sę względem zadaego kryterum. Zakłada sę róweŝ, Ŝe praca systemu jest aalzowaa w tzw. okrese ormalym, w którym uszkodzea są losowe, a czasy sprawośc esprawośc systemu moŝa opsać rozkładem wykładczym. Aalzę tych załoŝeń przeprowadzoo w pracy [4]. W praktyce do wyzaczaa mar ezawodośc obektów stosuje sę metody jedolub dwuparametrycze. 2. Błędy metod jedoparametryczych Metody jedoparametrycze [9, 0] pozwalają a wyzaczee jedej, kompleksowej mary ezawodośc systemu. Najczęścej stosowaą marą jest tzw. stacjoary wskaźk gotowośc K, potocze azyway ezawodoścą wyraŝoy wzorem K Tp = Tp + T gdze Tp, T odpowedo śred czas sprawośc śred czas esprawośc systemu. Wartość K terpretuje sę jako prawdopodobeństwo, Ŝe w dowolej chwl, dostatecze odległej od włączea systemu do eksploatacj, system będze sprawy. Taka mara e charakteryzuje ezawodośc systemu w sposób jedozaczy, gdyŝ dla wartośc Tp T proporcjoalych do Tp T uzyskuje sę tę samą wartość K. Drugą marą kompleksową jest tzw. uogóloy wskaźk ezawodośc K u wyraŝoy wzorem K u () EN = (2) Q w
3 gdze EN dla obektów wodocągowych to śred edobór wydajośc (brak wody) określay względem wymagaej wydajośc systemu Q w, a dla obektów usuwaa śceków średa lość eodprowadzoych śceków. Wartość K u jest terpretowaa jako stopeń spełaa przez system postawoych mu wymagań. Pommo Ŝe te dwe mary (K, K u ) charakteryzują ezawodość systemu z róŝych puktów wdzea, co wyka z róŝych defcj (wzorów) terpretacj, to z matematyczych przekształceń wyka erówość: K Ku. Dla systemów o ezawodoścowej strukturze meszaej do wyzaczea K stosuje sę wzory aaltycze połączoe z ewetualym blokowaem elemetów. Jest to metoda prosta szybka. Jedyym wymogem stosowaa wzorów aaltyczych jest moŝlwość skostruowaa schematu ezawodoścowego systemu lub moŝlwość dokoaa tzw. dekompozycj systemu złoŝoego. Dekompozycja moŝe być przeprowadzoa względem jedego lub klku elemetów. W perwszym przypadku (tzw. dekompozycja prosta) polega a wyborze takego elemetu, dla którego aalza zajśca stau sprawośc esprawośc pozwol wyelmować te elemet przekształcć system złoŝoy a dwa róŝe systemy o strukturze meszaej. Dla tych dwóch struktur stosuje sę wzory aaltycze, a końcowy wyk uzyskuje sę po zastosowau wzoru a prawdopodobeństwo zupełe. Drug przypadek polega a klkukrotym stosowau dekompozycj prostej, borąc pod uwagę klka elemetów. Wzory aaltycze są dokłade, dlatego e będą omawae w dalszej częśc. Do wyzaczea K oraz K u powszeche stosuje sę tzw. metody przeglądu (MP). Polegają oe a sporządzeu tabel staów elemetarych systemu. Tabela ta zawera róŝe kombacje staów sprawośc elemetów tworzących day system. Dla ch określa sę sta sprawośc systemu. Wartość stacjoarego wskaźka gotowośc wyzacza sę ze wzoru K E 23 = P (3) gdze: umer stau elemetarego systemu, P prawdopodobeństwo zajśca tego stau, E zbór staów sprawośc systemu. Wartość uogóloego wskaźka ezawodośc wyzacza sę ze wzoru (2), przy czym śred edobór jest rówy I ( MP) P N = E 0 I( MP) I( MP) EN = = P = = P N gdze: N edobór występujący w -tym stae elemetarym systemu, E0 zbór staów esprawośc systemu, I(MP) lczba staów systemu uwzględaych w metodze przeglądu. W zaleŝośc od lczby uwzględaych staów wyróŝa sę metodę przeglądu zupełego (MPZ) oraz metodę przeglądu częścowego (MPCz) [9, 0]. P (4)
4 24 Metoda przeglądu zupełego uwzględa wszystke moŝlwe stay elemetare systemu, jest węc metodą dokładą. PoewaŜ lczba wszystkch staów rówa I (MPZ) = 2 wzrasta wykładczo, czyl bardzo szybko, wraz ze wzrostem -lczby elemetów systemu, to ze względu a duŝą pracochłoość metodę stosuje sę zazwyczaj dla 4. Dla > 4 w praktyce stosuje sę metodę przeglądu częścowego. Metoda przeglądu częścowego uwzględa jedye ajbardzej prawdopodobe stay elemetare systemu. Aalzy oblczea ogracza sę do staów, w których uszkodzoych jest e węcej Ŝ k elemetów. W praktyce przyjmuje sę zazwyczaj max 2. max k = Wówczas aleŝy uwzględć ( 0 ) ( ) ( k ) I (MPCz) = (5) staów elemetarych systemu. Wyk uzyskae za pomocą (3) oraz (4) z zastosowaem MPCz są przyblŝoe. W dalszej częśc K oraz K u ozaczają wartośc odpowedch mar ezawodośc eobarczoe błędem metody. Natomast wyk przyblŝoe uzyskae za pomocą MPCz będą ozaczae przez K (MPCz) oraz K u (MPCz). Nezae wyk dokłade moŝa oszacować za pomocą erówośc K (MPCz) K < K (MPCz) + ε oraz K (MPCz) ε < K K (MPCz) (6) gdze błąd oszacowaa ( ) ( ) max max u u u max I (MPCz) ε = P k > k = P k k = P (7) określa prawdopodobeństwo zajśca staów pomjaych w MPCz. Jeśl przeprowadzający oblczea uza, Ŝe popełay maksymaly błąd ε jest zbyt duŝy, to powe uwzględć stay z wększą lczbą rówoczesych uszkodzeń k max. PowyŜsze oszacowaa (6) są pesymstycze, wykają bowem z przyjęca, Ŝe wszystke pomjae stay są odpowedo staam sprawośc przy szacowau K lub staam esprawośc z maksymalym edoborem rówym Q w przy wyzaczau K u. W rzeczywstośc wększość pomjaych staów to stay esprawośc. Przykład. Pewa jedostka osadcza jest zaopatrywaa w wodę przez = 5 ezaleŝych układów zaslaa w wodę, tworzących razem podsystem dostawy wody (PsDoW). PoewaŜ aalzę ogracza sę jedye do tego podsystemu, w dalszej częśc jest o traktoway jak system. MoŜlwe wydajośc tych układów wyoszą odpowedo: q = 38% Q, q 2 = 32% Q, q 3 = 28% Q, q 4 = 5% Q oraz q 5 = 7% Q. Łącze moŝlwośc produkcyje wyoszą węc Qp = q = 30% Q. Te PsDoW uzaje sę za wystarczająco sprawy, gdy w dowolej chwl moŝlwa jest produkcja dostarczee do sec dystrybucj co ajmej Q w = 70% Q. Dae są wartośc stacjoarych wskaźkków gotowośc układów zaslaa w wodę. Oszacowao je z dokładoścą do czterech mejsc, ozaczoych odpowedo jako K = 0,996; K 2 = 0,932; K 3 = 0,9734; K 4 = 0,958 oraz K 5 = 0,9786. NaleŜy oszacować wartośc: stacjoarego wskaźka gotowośc K oraz uogóloego wskaźka ezawodośc K u. Oblczea prowadz sę za pomocą metody przeglądu. Ze względu a zaczą lczbę wszystkch moŝlwych staów elemetarych 5 I ( MPZ) = 2 = 32 oraz epewość co do dokładośc mar K dla poszczególych ukła- =
5 dów, zastosowao MPCz dla k max = 2. Wówczas, zgode z (5), aleŝy uwzględć ( ) ( 0 ) ( ) ( 2 ) I MPCz = + + = 6 staów elemetarych PsDoW (tab. ). Łącze prawdopodobeństwo zajśca staów uwzględaych w aalze wyos P(MPCz, k 2) = 6 = P = 0, Pomja sę stay z lczbą rówoczesych uszkodzeń k > 2 o łączym = prawdopodobeństwe zajśca ε = P(MPCz, k 2) = 0, Jest to rówocześe maksymaly błąd moŝlwy do popełea przy wyzaczau mar K(MPcz) oraz K u (MPCz). Tabela metody przeglądu częścowego dla k 2 Elemety Q [% Q] N [% Q] T a b e l a ta systemu k P 0 0, E , E 3 0 0, E 4 0 0, E 5 0 0, E 6 0 0, E , E , E , E , E 0 0 0, E , E , E , E , E , E Oprócz prawdopodobeństw P dla kaŝdego -tego stau wyzaczoo dodatkowo welkośc: Q czyl maksymalą moŝlwą wydajość PsDoW, N czyl edobór wody w -tym stae. Maksymalą moŝlwą wydajość PsDoW w -tym stae określo- o jako Q s = q. Nedobór wody w -tym stae wyzaczoo jako UZWj spr { } j N = max Q Q ; 0. PoewaŜ jako kryterum sprawośc przyjęto Q w = 70% Q, węc w stay, dla których N = 0 zakwalfkowao do zboru E. tąd a podstawe (2), (3) (4) otrzymao K (MPCz) = 0,992239, EN = 0, [% Q] oraz K u (MPCz) = 0,9999. Operając sę a (6), mamy oszacowae 0, K < 0,99309 oraz 0, < Ku 0,
6 26 Jak zazaczoo wyŝej, te dwe mary mają róŝe terpretacje praktycze. Jeśl dalsze aalzy wymagają wększej dokładośc szacuku ε, to aleŝy uwzględć stay z wększą lczbą rówoczesych uszkodzeń (k = 3). 3. Błędy metod dwuparametryczych Metody dwuparametrycze umoŝlwają wyzaczee dwóch ezaleŝych mar ezawodośc systemu średego czasu sprawośc Tp oraz średego czasu esprawośc T. tąd a podstawe () moŝa określć teŝ wartość stacjoarego wskaźka gotowośc systemu K. Zamast Tp moŝa wyzaczać tzw. tesywość uszkodzeń systemu rówą λ =. Zajomość tych mar pozwala a jedozaczą oceę ezawodośc Tp systemu. W praktyce do szacowaa ezawodośc obektów wodocągowych kaalzacyjych ajczęścej stosuje sę metody: częstośc uszkodzeń (klasyczą [9, 0] albo uogóloą [4]) lub mmalych przekrojów esprawośc [9, 0]. tosowae tych metod wymaga zajomośc dwóch ezaleŝych parametrów: średego czasu sprawośc Tp oraz średego czasu esprawośc T dla kaŝdego z elemetów systemu ( =,..., ). W podaych poŝej wzorach zamast Tp wykorzystuje sę tzw. tesywość uszkodzeń elemetów rówą λ =. Tp 3.. Klasycza metoda częstośc uszkodzeń Częstość uszkodzeń systemu określa sę jako [9, 0] f = Tp + T gdze: Tp, T odpowedo średe czasy sprawośc esprawośc systemu. Welkość f określa średą lczbę uszkodzeń systemu przypadającą a jedostkę czasu. łusze są wzory Tp K = oraz f s T Ks (8) = (9) f Jeśl węc zae są wartośc stacjoarego wskaźka gotowośc systemu K oraz częstośc uszkodzeń f, to z zaleŝośc (9) moŝa wyzaczyć poszukwae mary Tp oraz T. Dla struktur podstawowych (szeregowej, rówoległej, progowej) wartość K moŝa wyzaczyć dokłade za pomocą wzorów aaltyczych. Wartość f wyzacza sę atomast stosukowo prosto z fukcj matematycze opsującej przypadk utraty sprawośc systemu, czyl przypadk przejśca systemu ze zboru staów E do zboru E0. Rozpatruje sę jedye tzw. stay gracze, dla których zajśce jedego uszkodzea powoduje utratę sprawośc systemu. Klasyczą metodę częstośc uszkodzeń moŝa stosować dla systemów o ezawodoścowej strukturze podstawowej oraz meszaej. W ostatm przypadku aleŝy ajperw zblokować elemety tworzące struktury podstawowe, a as-
7 tępe etapam wykającym z blokowaa stosować metodę dla bloków elemetów. PoŜej przedstawoo wzory do wyzaczaa Tp oraz T dla struktur podstawowych [9, 0]. Dla -elemetowej struktury szeregowej zachodz K s = K oraz = Po dokoau ezbędych przekształceń uzyskuje sę oraz = λ = λ f = f K j = j T 27 (0) = λ T gdze: λ, λ tesywośc uszkodzeń systemu elemetów. Zak przyblŝea dla T wyka z uproszczea wzoru pomęca loczyów kombacj klku człoów postac λ T. PrzyblŜoą wartość średego czasu esprawośc systemu ozaczoo przez T (f ), a wartość dokładą przez T. Popełay przy tym błąd pomęca jest rówy ( T) = T T ( f ) = λλ jtt j + λλ jλ ktt jtk λλ2... λtt 2... T (2) < j < j< k = λ Dla rzeczywstych obektów Ŝyerskch zachodz Tp >> T, co teoretycze ozacza, Ŝe pomjae welkośc są małe. Dla -elemetowej struktury rówoległej zachodz K s = ( K ) oraz f = f ( K j ) = Po dokoau ezbędych przekształceń uzyskuje sę λ λ T j = = j λ = j = oraz T = gdze: λ, λ tesywośc uszkodzeń systemu elemetów. () (3) = j Podobe jak poprzedo, zak przyblŝea dla λ wyka z uproszczea wzoru pomęca człoów o małej wartośc. PrzyblŜoą wartość tesywośc uszkodzeń, T T j (4)
8 28 uzyskaą za pomocą klasyczej metody częstośc uszkodzeń, ozaczoo tutaj przez λ ( f ), atomast wartość dokładą przez λ. Zachodz mędzy m zwązek λ = + λ T + λλ jtt j + λλ jλ ktt jtk λ jt j ( f ) = < j < j< k = j λ (5) który pozwala a względą oceę popełaego błędu jako λ λ ( f ) λ ( f ) δ = 00% = 00% λ λ Dla jedorodych struktur progowych typu z M wartość stacjoarego wskaźka gotowośc wyzacza sę jako M M k ( ) ( ) M k = k e e k= 0 (6) K K K (7) gdze: k lczba rówocześe uszkodzoych elemetów, K e wartość stacjoarego wskaźka gotowośc dowolego elemetu e. Wartość fukcj częstośc uszkodzeń jest rówa M ( ) ( ) M e M e e f = Mf K K (8) Dla struktur ejedorodych ogóle wzory a K oraz f są bardzo złoŝoe, dlatego lepej jest wyzaczać ch wartośc a podstawe tabel metody przeglądu. Następe a podstawe wzorów (9) wyzacza sę wartośc parametrów Tp oraz T. W tym przypadku e pomja sę Ŝadych człoów, węc uzyskae wyk Tp T powy być dokłade. Jedak w pewych sytuacjach, tj. wówczas gdy cały system jest wysoce ezawody (wysoce ezawode elemety lub duŝa rezerwa elemetów), uzyskuje sę wyk obarczoe tzw. błędam umeryczym, wykającym z przeprowadzaa oblczeń a tzw. welkoścach eskończee małych. Takm eskończee małym welkoścam w pewych wyjątkowych przypadkach są f oraz występująca w (9) zawodość systemu rówa U = K. Aby zabezpeczyć sę przed takm przypadkam, propouje sę stosowae dla struktur progowych jedorodych zamast (9) odpowedo przekształcoych wzorów oraz M M Tp e M M = λe e = e e M k M k k= 0 k = 0 k M + M k + k M + ( ) (9) Tp T Tp T M M Tpe M Tp M = λe e = e e M k M k k = M + k = M + k M + e M k + k M + ( ) (20) T T Tp T gdze: λ e tesywość uszkodzeń elemetów jedorodych rówa λ e = /Tp e.
9 Przykład 2. Pompowa wody uzdatoej w Tarowe ma jedorodą strukturę progową 4 z 6 [2]. Elemetam e struktury są agregaty pompowe zblokowae z zastalowaym obok zaworam zwrotym Na podstawe daych z eksploatacj parametry ezawodoścowe tych elemetów przyjęto jako: Tp e = h oraz T e = 25 h. tąd ch stacjoary wskaźk gotowośc wyos K e = 0, [5]. Dalej prowadzoo oblczea za pomocą klasyczej metody uszkodzeń z róŝą dokładoścą. Z Ŝyerskego puktu wdzea wartośc K, róŝące sę a mejscach szóstym dalszych, są praktycze erozróŝale. Wartośc uzyskae podczas oblczeń zameszczoo w tabel 2. Zastosoway zaps 0,9 (x) ozacza, Ŝe po przecku dzesętym zajduje sę x cyfr 9. Zestawee wyków oblczeń Tp T za pomocą wzorów (9) w zaleŝośc od dokładośc prowadzea oblczeń K Tp [h] T [h] 0,9 (7),684E ,40 0,9 (8),684E ,4 0,9 (9),684E + 0 6,8 0,9 (0),684E + 0,68 T a b e l a 2 W zaleŝośc od lczby uwzględaych cyfr zaczących K uzyskuje sę róŝe rzędy wyków T. Natomast zastosowae wzorów (9) (20) pozwala uzyskać warygode wartośc Tp =,684E + 0 [h] oraz T = 8,34 [h]. Poprawość tych wyków zweryfkowao m.. za pomocą metody mmalych przekrojów esprawośc symulacyjej metody Mote Carlo Uogóloa metoda częstośc uszkodzeń Dla systemów złoŝoych, dla których steją róŝe rodzaje rezerw lub elemety są ejedorode, wyzaczee matematyczej postac fukcj częstośc uszkodzeń moŝe być trude lub wręcz emoŝlwe. W takch sytuacjach moŝa stosować uogóloą metodę częstośc uszkodzeń [4, ]. Itesywość strumea uszkodzeń dowolego systemu jest rówa [8] Φ = Pλ z z E 0 E 29 (2) gdze:, z umery staów elemetarych systemu, E, E0 odpowedo zbór staów sprawośc esprawośc systemu, P prawdopodobeństwo zajśca -tego stau systemu, λ tesywość przejśca systemu ze stau -tego do stau z-tego. z Jak wyka ze wzoru do wyzaczea Φ aleŝy uwzględć jedye gracze stay systemu. pełoa jest aalogcza do (8) zaleŝość [8] Φ = Tp + T (22)
10 30 Wykazao, Ŝe średe czasy sprawośc esprawośc systemu moŝa wyzaczać jako [8] Tp = P Φ oraz T = P E Φ (23) E 0 W dalszej częśc przyjęto ozaczea: K (MP) = P oraz U (MP) = P. E E 0 Welkośc K (MP) oraz U (MP) są odpowedo ezawodoścą zawodoścą systemu, wyzaczoym za pomocą MP, przy czym dla MPZ zachodz K (MPZ) + U (MPZ) =. Zdefowaa powyŝej tesywość uszkodzeń jest odpowedkem klasyczej częstośc uszkodzeń. Wykazao, Ŝe dla struktur podstawowych wzory a f oraz Φ po dokoau odpowedch przekształceń są zgode [4]. Wyzaczae parametrów Tp T a podstawe MPZ e wprowadza błędów wykających z pomjaa mało prawdopodobych staów elemetarych systemu. Jedak przy stosowau MPCz aleŝy dokoać ocey dokładośc wyków. Wykorzystae MPCz ozacza prowadzee oblczeń e a dokładych welkoścach K, U oraz Φ, lecz a welkoścach przyblŝoych, ozaczoych tutaj odpowedo przez K (MPCz), U (MPCz) Φ (MPCz). Zbyt duŝe przyblŝea tych welkośc mogą zacząco wpłyąć a dokładość wyków końcowych Tp T. Neobarczoe błędem MPCz wartośc K, U oraz Φ moŝa oszacować za pomocą astępujących erówośc K (MPCz) K < K (MPCz) + ε U (MPCz) < U U (MPCz) + ε (24) oraz (MPCz) (MPCz) ( ) Φ Φ < Φ + Φ (25) gdze błędy oszacowań są odpowedo rówe: ε (wzór (7)) oraz ( ) Φ = ε k > kmax =,... ( k ) m. Tp PowyŜszy wzór (26) jest prosty. MoŜlwe jest stosowae ego, bardzej złoŝoego wzoru a błąd Φ k m. Tp =,... =,... =,... k > kmax k k (26) ( Φ ) = ( k ) ( ) max { K } m. { K } (27) Oszacowaa (26) (27), podobe jak (6), są pesymstycze, gdyŝ przyjmuje sę, Ŝe wszystke pomjae w MPCz stay (tj. dla k > k max ) są staam graczym, dla których uszkodzee kaŝdego z ( k) sprawych elemetów spowoduje utratę sprawośc systemu, a rówocześe tesywość λ z jest maksymala. Wzór złoŝoy (27) lepej sprawdza sę w sytuacjach, gdy wartośc K są mało zróŝcowae, atomast wzór prosty (26) w sytuacjach, gdy wartośc K są bardzej zróŝcowae. Jedak, ezaleŝe od przypadku, róŝce oszacowań błędów Φ za ch pomocą wyoszą klka procet. Na podstawe tych oszacowań oraz wzorów (23) moŝa, stosując zasady aalzy przedzałowej [6], podać
11 astępujące oszacowaa dla średego czasu sprawośc średego czasu esprawośc systemu K (MPCz) K (MPCz) + ε Tp Φ (MPCz) + Φ Φ (MPCz) ( ) U (MPCz) U (MPCz) + ε T Φ (MPCz) + Φ Φ (MPCz) ( ) Do oblczeń praktyczych, jako przyblŝoe wyk średego czasu pracy średego czasu esprawośc, propouje sę przyjmować wartośc średe z dolego górego oszacowaa rówe odpowedo Tp T K (MPCz) K (MPCz) + ε = + / 2 Φ (MPCz) + ( Φ ) Φ (MPCz) U (MPCz) U (MPCz) + ε = + / 2 Φ (MPCz) + ( Φ ) Φ (MPCz) Wówczas maksymale moŝlwe do popełea błędy bezwzględe oszacowań są rówe K (MPCz) + ε K (MPCz) ( Tp ) = Φ (MPCz) Φ (MPCz) + Φ ( ) U (MPCz) + ε U (MPCz) ( T ) = Φ (MPCz) Φ (MPCz) + Φ Jeśl błędy ( Tp ) ( T ) ( ) / 2 / 2 3 (28) (29) (30) (3) (32) (33) są z Ŝyerskego puktu wdzea a tyle małe, Ŝe ch edokładośc e spowodują ejedozaczośc procesów decyzyjych, to oblczea moŝa zakończyć. W przecwym wypadku aleŝy zwększyć zakres MPCz (tj. zwększyć lczbę uwzględaych staów elemetarych). W praktyce, dla przypadków, gdy system mus spełać wysoke wymagaa (lub rówowaŝe ostre krytera przyaleŝośc do zboru E p. Q w = 90% Q), lczba staów elemetarych, które aleŝy uwzględć, moŝe być ograczoa przez k max = 2 lub k max = 3, gdyŝ stay systemu dla wększej lczby rówoczesych uszkodzeń będą a ogół staam esprawośc. Natomast dla przypadków, gdy wymagaa wobec systemu mogą zostać złagodzoe (p. dla stau ucąŝlwego fukcjoowaa systemu Q w = 30% Q), aleŝy zazwyczaj uwzględć wększą lczbę staów. Jeśl awet dla k max = 2 welkość ε jest mała (p. rzędu 0 6 ), moŝe sę zdarzyć, Ŝe Ŝade z uwzględaych w MPCz staów elemetarych e jest staem graczym wówczas w MPCz aleŝy uwzględć stay z wększą lczbą rówoczesych uszkodzeń, dla których będze Φ 0, a błędy oszacowań ( Tp ) ( T ) będą dopuszczale. Przykład 3. Dla = 5 układów zaslaa w wodę o moŝlwoścach produkcyjych jak w przykładze wykorzystao formacje a temat średch czasów pracy esprawośc. Zostały oe oszacowae odpowedo przez: Tp = 83 h, Tp 2 = 244 h, Tp 3 = 732 h,
12 32 Tp 4 = 649 h, Tp 5 = 366 h oraz T = 6 h, T 2 = 8 h, T 3 = 20 h, T 4 = 24 h, T 5 = 8 h. Kryterum sprawośc, podobe jak w przykładze, przyjęto jako Q w = 70% Q. NaleŜy oszacować śred czas pracy śred czas esprawośc całego PsDoW. Jako bazowa zostae zastosowaa MPCz. Wartość k max zostae określoa a podstawe welkośc popełaych błędów ocey Tp oraz T. Kolejo, w zaleŝośc od potrzeb, mogą być aalzowae przypadk: k max =, k max = 2, k max = 3 td. Na początek dla przypadku 5 5 k max = aleŝy uwzględć ( 0 ) ( ) I (MPCz) = + = + 5 = 6 staów elemetarych PsDoW. Potrzebe do dalszych oblczeń wartośc zawarto w tab. 3. Perwsze kolumy są take jak w klasyczej tabel MPCz (por. tab. ). k T a b e l a 3 Tabela MPCz dla k max = dostosowaa do wyzaczea Tp T Q Elemety Q P ta [% Q] ta PsDoW po uszkodzeu elemetu po uszkodzeu elemetu [% Q] PsDoW , E E E E E E 2 0 0, E E E E E 3 0 0, E E E E E 4 0 0, E E0 E E E 5 0 0, E E0 E E E 6 0 0, E E0 E0 E E E 6 Na podstawe tabel 3 oraz wzorów (3) (7) wyzaczoo kolejo wartośc: K (MPCz) = P = 0, , ε = P = 0, 09746, a podstawe (6) oszacowaa: 0, K <, 0 U < 0, Jak wdać, w tabel zdetyfkowao cztery przypadk utraty sprawośc po zajścu dodatkowego uszkodzea. tąd Φ (MPCz) = P4 λ + P5 λ + P6 ( λ 2 + λ 3) = 0, /h. Na podstawe prostego wzoru (26) określoo Φ = 0, [/h]. JuŜ a tym etape moŝa spodzewać sę duŝych wartośc Tp T, gdyŝ jak wdać błąd Φ jest duŝy ( Φ : Φ 0,8). Dalej a podstawe (28) (29) określoo moŝlwe zakresy wyraŝoych w godzach wartośc średch czasów pracy esprawośc w postac erówośc: 678, 80 Tp 24,87 oraz 0 T 24, 52. Zgode z (30) (3) jako szacukowe wartośc moŝa by przyjąć Tp 958,34 h oraz T 2,26 h, jedak błędy szacuku są zbyt duŝe. ą oe rówe Tp = 283,53 h oraz T = 2, 26 h, czyl odpowedo 29,6% oraz 00% (w stosuku do propoowaych szacuków). Dlatego koecze jest poszerzee zakresu MPCz uwzględee dodatkowych staów dla k = 2. Potrzebe do dalszych oblczeń wartośc zawera tabela 4. Na podstawe tabel 4 wyzaczoo mejszy błąd ε = P = 0, dokładejsze wartośc: E 6 K (MPCz) = P = 0, , a astępe oszacowaa:
13 0, K < 0, 99309, 0, U < 0, W tabel zdetyfkowao poadto 2 przypadków utraty sprawośc po zajścu dodatkowego uszkodzea. tąd Φ (MPCz) = 0, /h. Na podstawe prostego wzoru (26) określoo Φ =, 4E 5 /h. W tym przypadku Φ : Φ 0, 05, moŝa węc przypuszczać, Ŝe błędy Tp T będą ewelke. Na podstawe (28) określoo moŝlwe zakresy wyraŝoych w godzach wartośc średch czasów pracy esprawośc w postac erówośc: 07, 64 Tp 088, 99 oraz 7,46 T 8,5. Zgode z (30) (3) jako szacukowe wartośc moŝa by przyjąć Tp 080,32 h oraz T 7,99 h. Wówczas błędy szacuku wyoszą odpowedo Tp = 8, 68 h oraz T = 0, 52 h, czyl 0,8% oraz 6,6% (w stosuku do propoowaych szacuków). PoewaŜ błędy szacuków są ewelke, moŝa węc zakończyć oblczea a tym etape. Dodatkowo wyzaczoo pozostałe stay elemetare systemu (dla k = 4,5) oblczoo wartośc dokłade (oparte a MPZ), uzyskując Tp = 087,85 h, T = 8,49 h oraz K = 0, NaleŜy zazaczyć, Ŝe te etap w praktyce jest zbędy (do podjęca decyzj wystarczą szacukowe wartośc parametrów ezawodośc wraz z ch błędam), a tu posłuŝył jedye do potwerdzea słuszośc oszacowań. 33 k 2 Tabela MPCz zawerająca dodatkowe stay dla k = 2 T a b e l a 4 Q [% Q] ta PsDoW Elemety Q P ta po uszkodzeu po uszkodzeu elemetu [% Q] PsDoW elemetu , E , E , E E0 E0 E , E E0 E0 E , E E0 E0 E , E E0 E0 E , E E0 E0 E , E E0 E0 E , E E0 E0 E , E E0 E0 E 3.3. Metoda mmalych przekrojów esprawośc Parametry ezawodoścowe systemu Tp T oblcza sę po wyzaczeu mmalych przekrojów esprawośc. Przekrój esprawośc systemu to tak zbór jego elemetów, Ŝe jeśl wszystke są esprawe, to system teŝ jest esprawy. Mmaly przekrój esprawośc e zawera w sobe Ŝadego ego przekroju. PoewaŜ prawdopodobeństwo rówoczesego uszkodzea węcej Ŝ trzech elemetów jest małe, w praktyce wyzacza sę węc zazwyczaj przekroje jedo-, dwu- oraz trójelemetowe [9, 0]. Wszystke przekroje esprawośc, z ezawodoścowego puktu wdzea, są połączoe szeregowo, bo esprawość przyajmej jedego przekroju powoduje esprawość systemu. Natomast w jedym przekroju elemety są połączoe rówolegle, co wyka z określea przekroju esprawośc. PowyŜsze spostrzeŝea upowaŝają do stosowaa
14 34 wzorów klasyczej metody częstośc uszkodzeń. W praktyce stosuje sę ajczęścej wzory uproszczoe [9, 0]: dla struktury rówoległej w celu wyzaczea tesywośc uszkodzeń oraz średch czasów esprawośc mmalych przekrojów esprawośc: jedoelemetowych dwuelemetowych trójelemetowych λ [ ] = λ, T[ ] ( T T ) λ[, j] λλ j + j, T[, j] = T (34) TT j = T + T ( T T T T T T ) [, j, k] j k j k j k j (35) λ λ λ λ + + (36) T [, j, k] TT jtk = T T + T T + T T j k j k (37) dla struktury szeregowej w celu wyzaczea tesywośc uszkodzeń oraz średego czasu esprawośc całego systemu T (38) λ = λ + λ + λ [ ] [, j] [, j, k] [ ] [, j] [, j, k ] λ T + λ T + λ T [ ] [ ] [, j] [, j] [, j, k] [, j, k] [ ] [, j] [, j, k] Zak przyblŝeń we wzorach a tesywość uszkodzeń mmalych przekrojów esprawośc (35), (36) oraz we wzorze a śred czas esprawośc systemu (39) wykają, jak wspomao w pukce 3., z pomjaa loczyów λ T, które ajczęścej są człoam o małej wartośc. Aaltycze oszacowae końcowych błędów Tp T dla ogólego przypadku jest trude. Dlatego, aby uzyskać dokłady wyk, w mejsce wzorów uproszczoych moŝa stosować wzory dokłade: dla struktury rówoległej w celu wyzaczea tesywośc uszkodzeń mmalych przekrojów esprawośc: dwuelemetowych trójelemetowych λ ( T T ) (39) λλ j + j λ [, j] = (40) + λ T + λ T j j ( T T T T T T ) λλ jλ k j + k + j k λ [, j, k] = (4) + λ T + λ T + λ T + λ T λ T + λ T λ T + λ T λ T j j k k j j k k k k
15 dla struktury szeregowej w celu wyzaczea tesywośc uszkodzeń oraz średego czasu esprawośc struktury T λ [ ] T[ ] + λ [, j] T[, j] + λ [, j, k] T[, j, k] + λ[, j] T[, j] λ [ l, k] T[ l, k] + [ ] [, j] [, j, k] [, j], [ l, k] (42) + λ[, j] T[, j] λ[ l, k] T[ l, k] λ [ m, ] T[ m, ] +... λ[, j] T [, j] / λ [, j], [ l, k], [ m, ] [, j] Metoda mmalych przekrojów esprawośc jest metodą przyblŝoą, gdyŝ opera sę a przyblŝoej klasyczej metodze częstośc uszkodzeń. Z aalzy wyków przeprowadzoych dla welu przykładów oblczeowych wyka, Ŝe wyzaczoe za pomocą tej metody parametry Tp T mogą być obarczoe błędam, jeśl: elemety systemu charakteryzują sę ską ezawodoścą, system jest złoŝoy; wówczas ektóre elemety mogą występować w welu mmalych przekrojach esprawośc, w przypadku małej lczby lub braku przekro jedo-, dwu- lub trójelemetowych pomja sę przekroje weloelemetowe (gdy jest ch duŝo), powyŝsze przyczyy występują rówocześe. Perwsza przyczya jest stosukowo łatwa do sprawdzea, wyka bowem z faktu, Ŝe róŝca rzędów średch czasów pracy mędzy uszkodzeam średch czasów esprawośc elemetów jest zbyt mała. Jedak w kokretym przypadku trudo przewdzeć, jak będze błąd wyku. Wpływ trzecej przyczyy moŝa zweryfkować przez przeprowadzee oblczeń z uwzględeem przekrojów weloelemetowych porówae wyków. Zawsze jedak w wątplwych przypadkach oraz gdy uzyskae wartośc Tp T są blske wartoścom uzaym przez decydetów za gracze lub krytycze dla prawdłowego bezpeczego dzałaa obektów wodocągowych kaalzacyjych, zaleca sę przeprowadzee oblczeń z wykorzystaem wzorów dokładych lub za pomocą ej metody. Przykład 4. Z określea struktury progowej wyka, Ŝe struktura z M posada tylko ( M ) mmalych przekrojów (M + )-elemetowych. Dla jedorodych struktur progowych typu z 5 (dla = 5, 4, 3) wyzaczoo Tp T. Zastosowao metody: a) klasyczą częstośc uszkodzeń (f ), b) uogóloą częstośc uszkodzeń (Φ ), c) mmalych przekrojów esprawośc z wykorzystaem wzorów uproszczoych (MPN-U), d) mmalych przekrojów esprawośc z wykorzystaem wzorów dokładych (MPN-D). Oblczea przeprowadzoo dla dwóch zestawów daych, tj. gdy elemety charakteryzowała ezawodość: I) ska: Tp e = 26 h, T e = 24 h, K e = 0,84, II) wyŝsza: Tp e = 500 h, T e = 24 h, K e = 0, We wszystkch przypadkach dla metod (f ) (Φ ) uzyskao zgodość wyków Tp, T K. Poadto K było zgode z wykem uzyskaym za pomocą wzorów aaltyczych (wartość dokłada). Dlatego w dalszej częśc wyk uzyskae z metod częstośc uszkodzeń 35
16 36 uwaŝa sę za dokłade przyjmuje za podstawę do porówań. Metody MPN-U MPN-D dały wyk Tp T zaŝoe w stosuku do wyków uzyskaych za pomocą metod częstośc uszkodzeń. Dla zestawu II (elemety bardzej ezawode) uzyskao dokładejsze wartośc Ŝ dla zestawu I (elemety bardzej zawode). Częścowe wyk oblczeń, tj. średe czasy Tp T wraz z błędam procetowym δ wyzaczoym w stosuku do wyków uzyskaych za pomocą metod częstośc uszkodzeń, zestawoo w tab. 5. Błędy procetowe wyzaczoo jako gdze: WD wartość dokłada, WP wartość przyblŝoa. ( WD WP) δ = 00% (43) WD T a b e l a 5 Zestawee wyków oblczeń za pomocą metod dwuparametryczych dla przykładu 4 truktura 5 z 5 4 z 5 3 z 5 Metoda Zestaw I Zestaw II Tp [h]; δ [%] T [h]; δ [%] Tp [h]; δ [%] T [h]; δ [%] f ; Φ 25,2; 0% 35,06; 0% 00; 0% 26,42; 0% MPN-U MPN-D 25,2; 0% 24; 3,5% 00; 0% 24; 9,5% f ; Φ 64,58; 0% 4,5; 0% 645,83; 0% 2,59; 0% MPN-U 33,08; 48,8% 520,83; 9,4% 2; 7,3% 2; 4,7% MPN-D 45,68; 50% 570,83;,6% f ; Φ 268,0; 0% 8,79; 0% 936,57; 0% 8,2; 0% MPN-U 5,76; 56,8% 7233,8; 20,8% 8; 9% 8; 2,3% MPN-D 94,5; 27,4% 8325,5; 8,9% Wpływ ezawodośc elemetów składowych struktury jest zaczy. Poadto przy wększej lczbe elemetów rezerwowych uzyskuje sę w stosuku do metod częstośc uszkodzeń róŝce wększe dla Tp oraz mejsze dla T. Przykład 5. Dla daych z przykładów 3 a podstawe tabel metody przeglądu zupełego wyzaczoo mmale drog sprawośc. Następe wyzaczoo astępujące mmale przekroje esprawośc: [, 2], [, 3, 4], [, 4, 5], [2, 3, 4], [2, 4, 5] oraz wyzaczoo mary ezawodośc systemu: Tp, T K. Wyk oblczeń dla przypadków, gdy stosowao wzory uproszczoe dokłade oraz gdy pomęto gdy uwzględoo przekroje trójelemetowe [3], porówao z wykam oblczeń, uzyskaym za pomocą uogóloej metody częstośc uszkodzeń opartej a MPZ, zestawoo w tab. 6. W tabel podao róweŝ błędy procetowe wyzaczoe w stosuku do wyków dokładych, uzyskaych za pomocą uogóloej metody częstośc uszkodzeń opartej a MPZ. kutkem stosowaa wzorów uproszczoych moŝe być zaczy błąd Tp lub T. Rówocześe dokładość wyku zaleŝy od uwzględaa lub euwzględaa w oblczeach przekro trójelemetowych. Jeśl występuje duŝa lczba przekro trójelemetowych, to dokładejszy wyk uzyska sę po uwzględeu tych przekro. Jeśl atomast lczba przekro trójelemetowych jest ewelka, to ch uwzględee paradoksale geeruje wększy błąd wyku. Fakt te moŝa tłumaczyć powtarzaloścą elemetów
17 w przekrojach. Choć dla zastosowań Ŝyerskch błąd (Tp ) (T ) moŝe e meć zaczea (czasem stoty jest tylko rząd wyku), to e ma moŝlwośc oszacowaa popełaego błędu. 37 T a b e l a 6 Zestawee wyków oblczeń za pomocą metod dwuparametryczych dla przykładu 5 Mary ezawodośc systemu Uogóloa metoda częstośc uszkodzeń Φ (MPZ) Tp [h] 087,85 T [h] 8,49 K s 0, Metoda mmalych przekrojów esprawośc wzory uproszczoe (MPN-U) wzory dokłade (MPN-D) przekroje 3-elemetowe pomęte przekroje 3-elemetowe uwzględoe przekroje 3-elemetowe pomęte przekroje 3-elemetowe uwzględoe 970,70 99,0 5,05 055,65 0,77% 5,52% 2,50% 2,96% 8,58 8,39 8,58 8,39,0%,8%,0%,8% 0, , , ,9929 0,0% 0,3% 0,0% 0,0% 4. Podsumowae Obekty wodocągowe kaalzacyje są obok obektów gazowczych cepłowczych strategczym elemetam frastruktury mejskej. Dlatego oprócz kryterów techczych ekoomczych formułuje sę dla ch krytera ezawodoścowe. Krytera te są oparte a ocee podstawowych mar ezawodośc tych obektów (p. ezawodość e Ŝsza Ŝ wymagaa, tesywość uszkodzeń e wyŝsza Ŝ dopuszczala, czas esprawośc e dłuŝszy od graczego). Rówe waŝa jest przy tym umejętość wyzaczaa tych mar, jak teŝ umejętość określea popełaego przy tym błędu. zacowae mary ezawodośc są obarczoe błędam daych wyjścowych, mogą róweŝ być obarczoe błędem metody szacowaa mar ezawodośc. Błędy metod wykają z pomjaa w oblczeach mało prawdopodobych staów systemu, stosowaa uproszczoych wzorów lub z prowadzea oblczeń a tzw. welkoścach eskończee małych. Uzyskae przez autorkę przedstawoe powyŝej zaleŝośc od wyzaczaa błędów aalzowaych metod wskazują a ch praktyczą przydatość. Mogą być oe stosowae do ych waŝych obektów techczych. Uogóloa metoda częstośc uszkodzeń sprawdzła sę w welu zadaach testowych. W przecweństwe do metody mmalych przekrojów esprawośc moŝlwe jest oszacowae jej błędu sterowae dokładoścą oblczeń. Wydaje sę, Ŝe uogóloa metoda częstośc jest edoceaa, co moŝe wykać z jej ezajomośc. Obece, w dobe powszechego wykorzystywaa komputerów, zaleca sę prowadzć oblczea z uwzględeem wększej lczby staów elemetarych systemu, tak aby błąd metody uczyć dowole małym (błędy te moŝa wyzaczyć za pomocą odpowedch zaleŝośc), albo stosować skomplkowae wzory dokłade (wówczas e ma potrzeby ocey błędu). Ią moŝlwoścą jest uŝyce symulacyjej metody Mote Carlo, jedak akład pracy a apsae dobrego programu symulacyjego, uwzględającego specyfkę pracy obektu, a ogół jest wększy Ŝ akład pracy a programową realzację zaych metod szacowaa mar ezawodośc.
18 38 L t e r a t u r a [] B a j e r J., I w a e j k o R., K a p c a J., Nezawodość systemów wodocągowych kaalzacyjych w zadaach, Wyd. Poltechk Krakowskej, Kraków [2] D uŝy B., Ocea ezawodośc podsystemu dostawy wody dla masta Tarów, praca dyplomowa a Wydzale IŜyer Środowska Poltechk Krakowskej, Kraków [3] I w a e j k o R., ZPN Program komputerowy realzujący metodę mmalych przekrojów esprawośc, Kraków 997. [4] I w a e j k o R., O praktyczym sposobe dokoaa dwuparametryczej ocey ezawodośc systemu za pomocą metody przeglądu, Czasopsmo Techcze z. 8-Ś/2002, Wyd. Poltechk Krakowskej, Kraków 2002, [5] I w a e j k o R., B u d z ł o B., Uwag do dwuparametryczej metody wyzaczaa ezawodośc obektów wodocągowych, Czasopsmo Techcze z. 7-Ś/2003, Wyd. Poltechk Krakowskej, Kraków 2003, [6] I w a e j k o R., Ocea dokładośc parametrów ezawodoścowych systemów wodocągowych kaalzacyjych, Część I, Ocey wstępe, Czasopsmo Techcze z. 2-Ś/2009, Wyd. Poltechk Krakowskej, Kraków 2009, [7] I w a e j k o R., Ocea dokładośc parametrów ezawodoścowych systemów wodocągowych kaalzacyjych, Część II, Ocey statystycze, Czasopsmo Techcze z. 2-Ś/2009, Wyd. Poltechk Krakowskej, Kraków 2009, [8] o ł o w j e w A.D., Aaltycze metody w teor ezawodośc, WNT, Warszawa 983. [9] W e c z y s t y A., Nezawodość systemów wodocągowych kaalzacyjych, t., Teora ezawodośc jej zastosowaa, Cz. I II, krypt dla studetów wyŝszych szkół techczych do przedmotu Optymalzacja systemów zaopatrzea w wodę usuwaa śceków, Wyd. Poltechk Krakowskej, Kraków 990. [0] W e c z y s t y A. (red.), Metody ocey podoszea ezawodośc dzałaa komualych systemów zaopatrzea w wodę, Moografe Komtetu IŜyer Środowska Polskej Akadem Nauk, Vol. 2, Kraków 200.
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 szczegółowoPodstawy 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 szczegółowoPOPULACJA 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 szczegółowoŚrednia 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 szczegółowoW 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 szczegółowoL.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 szczegółowoKONCEPCJA 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 szczegółowoPodstawowe 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 szczegółowoW 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 szczegółowoWyrażanie 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 szczegółowoPODSTAWY 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 szczegółowoN ( 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 szczegółowoPlanowanie 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 szczegółowoPomiary 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 szczegółowoJego 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 szczegółowoStatystyczna 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 szczegółowoStatystyczne 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 szczegółowoPŁASKA 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 szczegółowoBQR FMECA/FMEA. czujnik DI CPU DO zawór. Rys. 1. Schemat rozpatrywanego systemu zabezpieczeniowego PE
BQR FMECA/FMEA Przed rozpoczęcem aalzy ależy przeprowadzć dekompozycję systemu a podsystemy elemety. W efekce dekompozycj uzyskuje sę klka pozomów: pozom systemu, pozomy podsystemów oraz pozom elemetów.
Bardziej szczegółowoAKADEMIA 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 szczegółowoModelowanie niezawodności i wydajności synchronicznej elastycznej linii produkcyjnej
Dr hab. ż. Ato Śwć, prof. adzw. Istytut Techologczych ystemów Iformacyych oltechka Lubelska ul. Nadbystrzycka 36, 2-68 Lubl e-mal: a.swc@pollub.pl Dr ż. Lech Mazurek aństwowa Wyższa zkoła Zawodowa w Chełme
Bardziej szczegółowoBadania 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 szczegółowoPodstawy 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 szczegółowoL.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 szczegółowoPODSTAWY 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 szczegółowoOpracowanie 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 szczegółowoO testowaniu jednorodności współczynników zmienności
NR 6/7/ BIULETYN INSTYTUTU HODOWLI I AKLIMATYZACJI ROŚLIN 003 STANISŁAW CZAJKA ZYGMUNT KACZMAREK Katedra Metod Matematyczych Statystyczych Akadem Rolczej, Pozań Istytut Geetyk Rośl PAN, Pozań O testowau
Bardziej szczegółowoMatematyczny 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 szczegółowoZAGADNIENIE TRANSPORTOWE
ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE ZT.. Zagadee trasportowe w postac tablcy Z m puktów (odpowedo A,...,A m ) wysyłamy edorody produkt w loścach a,...,a m do puktów odboru (odpowedo B,...,B ), gdze est odberay w
Bardziej szczegółowoKALIBRACJA 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 szczegółowoPomiary 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 szczegółowoTablica 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 szczegółowoTARCIE 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 szczegółowoBADANIE UKŁADÓW ZAWIERAJĄCYCH WZMACNIACZE OPERACYJNE
ADANI UKŁADÓW ZAWIAJĄCYCH WZMACNIACZ OPACYJN CL ĆWICZNIA: Pozae zasady dzałaa wzmacacza operacyjego w zakrese skch częstotlwośc. Aalza kładów zawerających wzmacacze operacyje pracjące w zakrese lowym elowym.
Bardziej szczegółowoFUNKCJE DWÓCH ZMIENNYCH
FUNKCJE DWÓCH MIENNYCH De. JeŜel kaŝdemu puktow (, ) ze zoru E płaszczz XY przporządkujem pewą lczę rzeczwstą z, to mówm, Ŝe a zorze E określoa została ukcja z (, ). Gd zór E e jest wraźe poda, sprawdzam
Bardziej szczegółowoMonika 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 szczegółowoIndukcja matematyczna
Iducja matematycza Twerdzee. zasada ducj matematyczej Nech T ozacza pewą tezę o lczbe aturalej. Jeżel dla pewej lczby aturalej 0 teza T 0 jest prawdzwa dla ażdej lczby aturalej 0 z prawdzwośc tezy T wya
Bardziej szczegółowoPODSTAWY PROBABILISTYKI Z PRZYKŁADAMI ZASTOSOWAŃ W INFORMATYCE
Marek Cecura, Jausz Zacharsk PODSTAWY PROBABILISTYKI Z PRZYKŁADAMI ZASTOSOWAŃ W INFORMATYCE CZĘŚĆ II STATYSTYKA OPISOWA Na prawach rękopsu Warszawa, wrzeseń 0 Data ostatej aktualzacj: czwartek, 0 paźdzerka
Bardziej szczegółowoMiary statystyczne. Katowice 2014
Mary statystycze Katowce 04 Podstawowe pojęca Statystyka Populacja próba Cechy zmee Szereg statystycze Wykresy Statystyka Statystyka to auka zajmująca sę loścowym metodam aalzy zjawsk masowych (występujących
Bardziej szczegółowoZASTOSOWANIE MODELU LOGITOWEGO DO ANALIZY WYNIKÓW EGZAMINU
Haa Dudek a, Moka Dybcak b a Katedra Ekoometr Iformatyk SGGW b studetka Mędzywydzałowego Studum Iformatyk Ekoometr e-mal: hdudek@mors.sggw.waw.pl ZASTOSOWANIE MODELU LOGITOWEGO DO ANALIZY WYNIKÓW EGZAMINU
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA 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 szczegółowoWYZNACZANIE 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 szczegółowoINSTRUKCJA 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 szczegółowoTESTY 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 szczegółowoLekcja 1. Pojęcia podstawowe: Zbiorowość generalna i zbiorowość próbna
TECHNIKUM ZESPÓŁ SZKÓŁ w KRZEPICACH PRACOWNIA EKONOMICZNA TEORIA ZADANIA dla klasy II Techkum Marek Kmeck Zespół Szkół Techkum w Krzepcach Wprowadzee do statystyk Lekcja Statystyka - określa zbór formacj
Bardziej szczegółowoObliczanie 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 szczegółowoTMM-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 szczegółowoSTATYSTYKA 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 szczegółowoMETODY 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 szczegółowoELEMENTY 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 szczegółowoMatematyka ubezpieczeń majątkowych r. t warunkowo niezależne i mają (brzegowe) rozkłady Poissona:
Zadae. W kolejych okresach czasu t =, ubezpeczoy, charakteryzujący sę parametrem ryzyka Λ, geeruje N t szkód. Dla daego Λ = λ zmee N, N są warukowo ezależe mają (brzegowe) rozkłady Possoa: k λ Pr( N t
Bardziej szczegółowoMiary 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( ) 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 szczegółowoSystem finansowy gospodarki
System fasowy gospodark Zajęca r 7 Krzywa retowośc, zadaa (mat. f.), marża w hadlu, NPV IRR, Ustawa o kredyce kosumeckm, fukcje fasowe Excela Krzywa retowośc (dochodowośc) Yeld Curve Krzywa ta jest grafczym
Bardziej szczegółowoPortfel złożony z wielu papierów wartościowych
Portfel westycyy ćwczea Na odst. Wtold Jurek: Kostrukca aalza, rozdzał 4 dr Mchał Kooczyńsk Portfel złożoy z welu aerów wartoścowych. Zwrot ryzyko Ozaczea: w kwota ulokowaa rzez westora w aery wartoścowe
Bardziej szczegółowoPOLSKA FEDERACJA STOWARZYSZEŃ RZECZOZNAWCÓW MAJĄTKOWYCH POWSZECHNE KRAJOWE ZASADY WYCENY (PKZW) KRAJOWY STANDARD WYCENY SPECJALISTYCZNY NR 4 KSWS 4
POZECHNE KRAJOE ZAADY YCENY (PKZ) KRAJOY TANDARD YCENY PECJALITYCZNY NR 4 K 4 INETYCJE LINIOE - ŁUŻEBNOŚĆ PRZEYŁU I BEZUMONE KORZYTANIE Z NIERUCHOMOŚCI 1. PROADZENIE 1.1. Nejszy stadard przedstawa reguły
Bardziej szczegółowoMIARY NIEZAWODNOŚ CIOWEJ I STRUKTURALNEJ ISTOTNOŚ CI ELEMENTÓW
ZESZYTY NAUKOWE AKADEM MARYNARK WOJENNEJ ROK XLV NR 3 (66) 6 Agata Załęska-Foral Akadema Maryark Wojeej MARY NEZAWODNOŚ COWEJ STRUKTURALNEJ STOTNOŚ C ELEMENTÓW STRESZCZENE W artykule zdefowao wyzaczoo
Bardziej szczegółowo5. 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 szczegółowoLista 6. Kamil Matuszewski X X X X X X X X X X X X
Lsta 6 Kaml Matuszewsk 9..205 2 3 4 5 6 7 9 0 2 3 4 5 6 7 X X X X X X X X X X X X Zadae Lewa stroa: W delegacj możemy meć od do osób. Wyberamy ( k) osób a k sposobów wyberamy przewodczącego. k =.. węc
Bardziej szczegółowowyniki 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 szczegółowoOKREŚLANIE 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 szczegółowoStatystyczna analiza danych przedziały ufności
07-- Probablstyka statystyka Statystycza aalza daych przedzały ufośc Wykład 7 dr ż. Barbara Swatowska Wstęp Podstawowe cele aalzy zborów daych Uogóloy ops poszczególych cech/zeych statystyka opsowa; aalza
Bardziej szczegółowoSOWA - ENERGOOSZCZĘDNE OŚWIETLENIE ULICZNE METODYKA
Załączk r do Regulamu I kokursu GIS PROGRAM PRIORYTETOWY: SOWA - ENERGOOSZCZĘDNE OŚWIETLENIE ULICZNE METODYKA. Cel opracowaa Celem opracowaa jest spója metodyka oblczaa efektu ograczaa emsj gazów ceplaraych,
Bardziej szczegółowoPrawdopodobieństwo 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 szczegółowoMATEMATYKA 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 szczegółowoIV. 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 szczegółowoStatystyka 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 szczegółowoWYKŁAD IV. - gałąź opadajaca poniżej pkt. Kw (Q w > Q) dh dt gdzie: Q W zmienny odpływ wyrównany ze zbiornika Q zmienny dopływ do zbiornika
WYKŁAD IV Aalza przejśca fal powodzowej Odpływ ze zborka może być: - kotroloway: regulacja wydatku urządzeń zrzutowych a stały przepływ sekudowy (Q odp =cost.) przy pomocy zamkęć ruchomych. - ekotroloway:
Bardziej szczegółowoFINANSE 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 szczegółowoR j v tj, j=1. jest czynnikiem dyskontującym odpowiadającym efektywnej stopie oprocentowania i.
c 27 Rafał Kucharsk Rety Wartość beżącą cągu kaptałów: {R t R 2 t 2 R t } gdze R jest kwotą omalą płacoą w chwl t = oblczamy jako sumę zdyskotowaych płatośc: przy czym = + R j tj j= jest czykem dyskotującym
Bardziej szczegółowobędą 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 szczegółowoWSTĘP 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 szczegółowoWstęp do prawdopodobieństwa. Dr Krzysztof Piontek. Literatura:
Studum podyplomowe altyk Fasowy Wstęp do prawdopodobeństwa Lteratura: Ostasewcz S., Rusak Z., Sedlecka U.: Statystyka elemety teor zadaa, kadema Ekoomcza we Wrocławu 998. mr czel: Statystyka w zarządzau,
Bardziej szczegółowoAnaliza 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 szczegółowoopisać 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 szczegółowoMh 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 szczegółowoStatystyka. 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. 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 szczegółowoZależność 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 szczegółowoPOLSKA FEDERACJA STOWARZYSZEŃ RZECZOZNAWCÓW MAJĄTKOWYCH POWSZECHNE KRAJOWE ZASADY WYCENY (PKZW) KRAJOWY STANDARD WYCENY SPECJALISTYCZNY NR 4 KSWS 4
POZECHNE KRAJOE ZAADY YCENY (PKZ) KRAJOY TANDARD YCENY PECJALITYCZNY NR 4 K 4 YCENA ŁUŻEBNOŚCI PRZEYŁU I OKREŚLANIE KOTY YNAGRODZENIA ZA BEZUMONE KORZYTANIE Z NIERUCHOMOŚCI PRZY INETYCJACH LINIOYCH 1.
Bardziej szczegółowoZe 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 szczegółowo3. 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 szczegółowoFunkcja 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 szczegółowoBadania niezawodnościowe i statystyczna analiza ich wyników
Badaa ezawodoścowe statystycza aalza ch wyków. Co to są badaa ezawodoścowe jak sę je przeprowadza?. Metody prezetacj opsu daych pochodzących z eksperymetu 3. Sposoby wyzaczaa rozkładu zmeej losowej a podstawe
Bardziej szczegółowoPODSTAWY 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 szczegółowoElementy arytmetyki komputerowej
Elemety arytmetyk komputerowej cz. I Elemety systemów lczbowych /materał pomocczy do wykładu Iformatyka sem II/ Sps treśc. Wprowadzee.... Wstępe uwag o systemach lczbowych... 3. Przegląd wybraych systemów
Bardziej szczegółowoSTANDARYZACJA PRZEPROWADZANIA NAPRAW JAKO ETAP WDROŻENIA TOTAL PRODUCTIVE MAINTENANCE W PRZEMYŚLE WYDOBYWCZYM
STANDARYZACJA PRZEPROWADZANIA NAPRAW JAKO ETAP WDROŻENIA TOTAL PRODUCTIVE MAINTENANCE W PRZEMYŚLE WYDOBYWCZYM Edward CHLEBUS, Joaa HELMAN, Mara ROSIENKIEWICZ, Paweł STEFANIAK Streszczee: Nejszy artykuł
Bardziej szczegółowok 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 szczegółowoWyznaczanie 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 szczegółowobędą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym 2 x
Prawdopodobeństwo statystyka 8.0.007 r. Zadae. Nech,,, rozkładze z gęstoścą Oblczyć m E max będą ezależym zmeym losowym o tym samym { },,, { },,, gdy x > f ( x) = x. 0 gdy x 8 8 Prawdopodobeństwo statystyka
Bardziej szczegółowoPERMUTACJE Permutacją zbioru n-elementowego X nazywamy dowolną wzajemnie jednoznaczną funkcję f : X X X
PERMUTACJE Permutacą zboru -elemetowego X azywamy dowolą wzaeme edozaczą fucę f : X X f : X X Przyład permutac X = { a, b, c, d } f (a) = d, f (b) = a, f (c) = c, f (d) = b a b c d Zaps permutac w postac
Bardziej szczegółowoma rozkład normalny z wartością oczekiwaną EX = EY = 1, EZ = 0 i macierzą kowariancji
Zadae. Zmea losowa (, Y, Z) ma rozkład ormaly z wartoścą oczekwaą E = EY =, EZ = 0 macerzą kowaracj. Oblczyć Var(( Y ) Z). (A) 5 (B) 7 (C) 6 Zadae. Zmee losowe,, K,,K P ( = ) = P( = ) =. Nech S =. Oblcz
Bardziej szczegółowoJózef Beluch Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie. Wpływ wag współrzędnych na wyniki transformacji Helmerta
Józef Beluch Akadema Górczo-Hutcza w Krakowe płw wag współrzędch a wk trasformacj Helmerta . zór a trasformację współrzędch sposobem Helmerta: = c + b = d + a + a b () 2 2. Dwa modele wzaczea parametrów
Bardziej szczegółowo( X, Y ) będzie dwuwymiarową zmienną losową o funkcji gęstości
Zadae. Nech Nech (, Y będze dwuwymarową zmeą losową o fukcj gęstośc 4 x + xy gdy x ( 0, y ( 0, f ( x, y = 0 w przecwym przypadku. S = + Y V Y E V S =. =. Wyzacz ( (A 0 (B (C (D (E 8 8 7 7 Zadae. Załóżmy,
Bardziej szczegółowoma 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 szczegółowoModele wartości pieniądza w czasie
Joaa Ceślak, Paula Bawej Modele wartośc peądza w czase Podstawowe pojęca ozaczea Kaptał (ag. prcpal), kaptał początkowy, wartośd początkowa westycj - peądze jake zostały wpłacoe a początku westycj (a początku
Bardziej szczegółowoPRZYKŁADOWE TEMATY ZADAŃ PROJEKTOWYCH
PRZYKŁADOWE TEMATY ZADAŃ PROJEKTOWYCH Z PRZEDMIOTU EWOLUCYJNE METODY OPTYMALIZACJI. Rozwązać zadae zadaa załaduku (plecakowego z ograczeam a dopuszczale wymary oraz cężar []: a algorytmem symulowaego wyżarzaa.
Bardziej szczegółowoWspółczynnik korelacji rangowej badanie zależności między preferencjami
Współczyk korelacj ragowej badae zależośc mędzy preferecjam Przemysław Grzegorzewsk Istytut Badań Systymowych PAN ul. Newelska 6 01-447 Warszawa E-mal: pgrzeg@bspa.waw.pl Pla referatu: Klasycze metody
Bardziej szczegółowoUOGÓLNIONA 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 szczegółowoMetoda Monte-Carlo i inne zagadnienia 1
Metoda Mote-Carlo e zagadea Metoda Mote-Carlo Są przypadk kedy zamast wykoać jakś eksperymet chcelbyśmy symulować jego wyk używając komputera geeratora lczb (pseudolosowych. Wększość bblotek programów
Bardziej szczegółowo