Technologia mowy i języka Speech and Language Technology, Vol. 3

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Technologia mowy i języka Speech and Language Technology, Vol. 3"

Transkrypt

1 Fonetyczna struktura materiału testowego stosowanego w subiektywnych pomiarach jakości mowy Phonetic structure of test material used in subjective measurements of speech quality Stefan Brachmański, Piotr Staroniewicz Instytut Telekomunikacji i Akustyki Politechniki Wrocławskiej Wrocław, Wybrzeże Wyspiańskiego 27 brach@aipsa.ita.pwr.wroc.pl W pracy przedstawiono wyniki analizy statystycznej list logatomowych stosowanych w subiektywnych pomiarach jakości transmisji mowy. Zbadano zrównoważenie fonematyczne i strukturalne list logatomowych wykorzystywanych w subiektywnych pomiarach wyrazistości logatomowej prowadzonych w Instytucie Telekomunikacji i Akustyki Politechniki Wrocławskiej. This paper presents the results of statistical investigations of logatom lists used in subjective measurements of speech intelligibility. The phonetic and structural statistics of the logatom lists used for the subjective logatom measure performed in Institute Telecommunication and Acoustics of Wrocław University of Technology were researched 1. Wstęp. Materiał testowy używany w subiektywnych pomiarach jakości transmisji mowy może być utworzony z jednostek posiadających znaczenie semantyczne lub z elementów nie posiadających tego znaczenia. W pierwszym przypadku takimi elementami mogą być zdania lub wyrazy, natomiast w drugim - logatomy 1. Wyniki subiektywnych pomiarów jakości transmisji mowy powinny w maksymalnym stopniu zależeć od parametrów fizycznych badanego kanału telekomunikacyjnego, a nie od struktury testu językowego. Eliminację informacji na poziomie semantycznym zapewniają listy logatomowe, na podstawie których określa się wyrazistość logatomową lub fonemową. Lista logatomowa powinna stanowić reprezentatywną próbkę języka polskiego, tzn. powinna być zrównoważona fonematycznie i strukturalnie. 1 Logatom ciąg głosek następujących po sobie zgodnie z pewnymi prawidłami językowymi, pozbawiony jakiejkolwiek zawartości semantycznej.

2 Fonetyczna struktura materiału testowego... Warunek zrównoważenia fonematycznego oznacza, że procentowy udział poszczególnych fonemów z listy logatomowej powinien pokrywać się z częstością występowania tych fonemów w mowie polskiej. Z kolei warunek zrównoważenia strukturalnego oznacza, że procentowy udział poszczególnych połączeń głoskowych lub fonemowych, wchodzących w skład listy, powinien pokrywać się z częstością występowania tych połączeń w języku polskim, a procentowy udział logatomów o danej strukturze powinien odpowiadać częstości występowania w mowie wyrazów o tej samej strukturze. Listy logatomowe powinny zapewniać możliwość wykonywania pomiarów o dużej dokładności i zadowalającej powtarzalności wyników, przy jak najmniejszej stracie czasu, sił i środków na ich przeprowadzenie. Z tego względu listy logatomowe powinny odpowiadać następującym kryterium: - powinny być w dostatecznym stopniu jednorodne, - powinny być łatwe do czytania, - powinny być łatwe do sprawdzania, - powinny być ułożone i zapisane w sposób uniemożliwiający powstanie błędów, związanych z niejednoznacznością zapisu, - nie powinny być zbyt długie (związane jest to ze zmęczeniem słuchaczy). Analizując warunki stawiane listom testowym, można stwierdzić, że ułożenie testów spełniających wszystkie wymagania praktycznie nie jest możliwe. Należy więc przy opracowywaniu list testowych opierać się na pewnej hierarchii warunków i na rozsądnych kompromisach. Najlepszym rozwiązaniem byłoby opracowanie w formie normy zestawu list logatomowych. W Polskiej Normie PN-90/T pt. Analogowe łańcuchy telefoniczne. Wymagania i metody pomiaru wyrazistości logatomowej. podany jest w postaci aneksu przykładowy zestaw 20 list 100-logatomowych stosowanych w subiektywnych badaniach nad oceną jakości transmisji mowy [3], natomiast projekt Polskiej Normy pt. Cyfrowe łańcuchy telefoniczne. Wymagania i metody pomiaru wyrazistości logatomowej. zawiera listy logatomowe pogrupowane w 20 zestawów; każdy zestaw zawiera trzy listy 100 logatomowe [4]. 2. Materiał testowy Materiałem eksperymentalnym były listy logatomowe zgrupowane w dwudziestu zestawach po trzy listy w każdym zestawie. Listy logatomowe ułożone zostały stosownie do obliczonych częstości występowania fonemów w języku polskim [5]. W prawidłowo skonstruowanych listach logatomowych względna częstość występowania poszczególnych fonemów powinna być ustalona z dokładnością do 0.1 %. Transkrypcja fonematyczna analizowanych list logatomowych została wykonana zgodnie z zasadami transkrypcyjnymi podanymi przez W. Jassema [5],[6]. W kolumnie 3 tablicy 2.1 zamieszczono częstości występowania poszczególnych fonemów języka polskiego [5]. Zestawienie podaje względną częstość

3 występowania fonemów w procentach, przy czym fonemy ułożone są w kolejności malejącej, czyli od najczęściej występującego do najrzadziej. Częstość występowania fonemu jest mniejsza niż 0.5 promila. Ponieważ wszystkie częstości występowania zaokrąglono do 0.1 % stąd liczbą w kolumnie 2 jest w tym przypadku jest 0 [5]. 3. Badania statystyczne zrównoważenia fonematycznego. Celem wykonanego eksperymentu było zbadanie zrównoważenia fonematycznego oraz strukturalnego list logatomowych stosowanych w subiektywnych pomiarach wyrazistości logatomowej w Instytucie Telekomunikacji i Akustyki Politechniki Wrocławskiej. Częstości występowania fonemów w poszczególnych listach logatomowych wyznaczono w oparciu o transkrypcję fonematyczną bazującą na 37 fonemach [5],[6], obliczając je jako stosunek ilości wystąpień danego fonemu w analizowanej liście do wszystkich fonemów z tej listy logatomowej. Następnym etapem było zbadanie zrównoważenia fonematycznego w obrębie całych zestawów, czyli sumarycznie dla trzech list 100-logatomowych (300 logatomów). W tym celu wszystkie trzy listy wchodzące w skład jednego zestawu zostały potraktowane jako całość. Wyznaczono więc najpierw ilości wystąpień poszczególnych fonemów w obrębie zestawu, a następnie obliczano częstości wystąpień fonemów odnosząc ilości wystąpień danego fonemu w zestawie do wszystkich fonemów z zestawu [2]. Obliczenia wykonano dla wszystkich posiadanych list logatomowych, tzn. dla 20 zestawów po 3 listy logatomowe w każdym zestawie. Przykładowo, w tabeli 3.1 zamieszczono wyniki otrzymane dla zestawu 1 oraz zestawu 3. W kolumnach 4, 5 i 6 podano częstości występowania fonemów w listach nr 1, nr 2 i nr 3 zestawu 1, natomiast w kolumnach 8, 9 i 10 odpowiednio dla zestawu 3. W kolumnie 7 oraz 11 zamieszczono wyniki uzyskane dla całych zestawów, tzn. dla zestawu 1 i 3. Zamieszczone w tabeli 3.1 wyniki przedstawiono w postaci graficznej na rysunkach 3.1 i 3.2. Na rys. 3.1 pokazano rozkłady częstości występowania fonemów w listach logatomowych wchodzących w skład zestawu 1 (lista 1, 2 i 3). Natomiast na rys. 3.2 porównano rozkłady częstości występowania fonemów otrzymane dla zestawu 1 oraz 3 z rozkładem podanym dla języka polskiego. Dla sprawdzenia hipotezy, że otrzymane wyniki obliczonych częstości występowania fonemów w listach testowych oraz podane dla języka polskiego pochodzą z tej samej populacji zastosowano test t Studenta. W tabeli 3.1 zamieszczono wyliczone, z wykorzystaniem programu Microsoft Excel 97, wartości testu t, które porównano następnie z wartościami odczytanymi z tablic dla przyjętego poziomu istotności = 0.05 [8]. Obliczone wartości t nie przekraczają wartości podanej w tablicy rozkładu t na założonym poziomie istotności. Można więc stwierdzić, że nie ma podstaw do odrzucenia hipotezy, iż częstości występowania fonemów podane dla języka polskiego oraz obliczone dla poszczególnych list pochodzą z tej samej generalnej populacji.

4 Fonetyczna struktura materiału testowego... Tabela 3.1. Przykładowe częstości P występowania fonemów w języku polskim oraz w zestawie 1 i 3. Język polski Zestaw 1 Zestaw 3 Lp. Fonem P [%] Lista 1 Lista 2 Lista 3 Zestaw Lista 1 Lista 2 Lista 3 Zestaw e a o j t ɨ n i r m v u p s k ɲ d w l ʃ z c b f g ʦ ʨ ʧ ʓ x ʥ ɳ c z dz ɉ ʤ < Obliczona wartość t 0,831 0,754 0,831 0,555 0,844 0,753 0,814 0,627

5 Rys Częstości występowania fonemów języka polskiego w mowie naturalnej oraz w zestawie 1 listach logatomowych 1, 2 i 3 Rys Częstości występowania fonemów języka polskiego oraz w zestawach 1 i 3 Różnice między częstością występowania fonemów podaną dla języka polskiego a wyznaczoną dla list logatomowych przekraczają, w przypadku niektórych fonemów, założony warunek o 0.1% dokładności. Postawiono więc hipotezę o zgodności rozkładu częstości występowania fonemów w języku polskim i w analizowanych listach logatomowych. Do weryfikacji tej hipotezy zastosowano test

6 Fonetyczna struktura materiału testowego... zgodności 2 [8]. Test zgodności 2 wykazał, że na poziomie istotności = 0,01 nie ma podstaw do odrzucenia hipotezy o zgodności rozkładów częstości występowania fonemów. 4. Badanie statystyczne zrównoważenia strukturalnego. Badania statystyczne zrównoważenia strukturalnego przeprowadzone zostały dla tego samego materiału testowego (20 zestawów logatomowych) jak dla badań zrównoważenia fonematycznego. Jako materiał odniesienia posłużyły statystyki połączeń międzyfonemowych dla tekstu Biblii [1]. Zawiera on około 4 mln połączeń międzyfonemowych oraz pisany jest w języku potocznym, co uwiarygodnia go jako materiał porównawczy dla języka polskiego. Teoretycznie dla języka polskiego należałoby rozważyć (dla 38 fonemów po uwzględnieniu tzw. fonemu ciszy występującego na początku i końcu wyrazu) 1444 możliwe połączenia międzyfonemowe, jednakże po odrzuceniu kombinacji zabronionych i nie występujących w języku polskim liczbę tę można ograniczyć do ok Zestawy logatomów już z założenia stanowią dość ograniczony zbiór, a w związku z tym wyjątkowo trudny jest taki dobór połączeń międzyfonemowych, aby zachować ich naturalną częstość występowania. Zestawienie wyników dla pierwszych według częstości występowania połączeń międzyfonemowych dla tekstu Biblii oraz zestawów logatomowych numer 1 i 3 przedstawiono w tabeli 4.1. Należy stwierdzić, że zgodność struktury połączeń międzyfonemowych dla tekstu odniesienia oraz wszystkich dwudziestu zestawów jest wysoka. Wyznaczone wg testu t Studenta wartości t nie przekraczają wielkości odpowiadającej przyjętemu poziomowi istotności = 0.05 [8]. Zamieszczone w tabeli 4.1 wyniki przedstawiono w postaci graficznej na rys.4.1. Analogicznie jak w tabeli 4.1 ograniczono się jedynie do 30 najczęściej występujących, w materiale odniesienia, połączeń międzyfonemowych. Można zauważyć, że pomiędzy poszczególnymi zestawami (w przykładzie pokazanym na rys.4.1 między zestawem1 i 3) rozbieżności pomiędzy częstościami występowania danego połączenia międzyfonemowego są minimalne, nie przekraczają 1%. Większe różnice występują między materiałem odniesienia a zestawami logatomowymi; różnice dochodzą tutaj do 2.5%. W wyniki zastosowania testu t Studenta stwierdzono, że na poziomie istotności = 0.05 nie ma podstaw do odrzucenia hipotezy, iż otrzymane wyniki pochodzą z jednej populacji generalnej. Można więc przyjąć, że występujące różnice pomiędzy częstościami występowania określonych połączeń fonemowych w materiale odniesienia i w zestawach logatomowych są nieistotne.

7 Tabela 4.1. Zestawienie pierwszych 30 wg częstości wystąpień połączeń międzyfonemowych dla tekstu odniesienia (tekstu Biblii) oraz zestawu 1 i 3. Lp. Kod połączenia fonemów Liczba wystąpień Tekst Biblii Zestaw 1 Zestaw 3 Częstość [%] Liczba wystąpień Częstość [%] Liczba wystąpień Częstość [%] 1 a / # e / # i / # w / # # / p o / # j / e # / v v / # i / e #/z n/a #/i /e #/s m/# #/o #/j #/m #/d #/t p/o ²/i s/t /i #/b e/w /e #/n g/o

8 Fonetyczna struktura materiału testowego... Rys Częstości występowania połączeń międzyfonemowych w materiale odniesienia (1) i zestawie 1 (2) oraz 2 (3). 5. Wnioski. Wyniki statystycznej analizy list logatomowych potwierdziły, że wszystkie listy są zrównoważone zarówno fonematycznie, jak i strukturalnie. Można jednakże zauważyć, że zrównoważenie w obrębie całego zestawu (trzech list 100 logatomowych) jest pełniejsze aniżeli w przypadku pojedynczej listy logatomowej. Należy więc przyjąć, że w subiektywnych pomiarach wyrazistości logatomowej, na każdy badany warunek transmisji sygnału mowy (punkt pomiarowy) powinny przypadać trzy listy 100 logatome stanowiące jeden zestaw pomiarowy. Podsumowując można stwierdzić, że badane listy logatomowe spełniają wymogi stawiane listom testowym używanym w subiektywnych pomiarach wyrazistości logatomowej odnośnie zrównoważenia fonematycznego i kontekstowego. Pracę wykonano w ramach projektu badawczego pt. Ocena jakości transmisji mowy w kanałach telekomunikacyjnych nr 8T11D00309, finansowanego przez KBN. BIBLIOGRAFIA [1] Basztura Cz., Staroniewicz P. Statystyki diafonów mowy polskiej i angielskiej pod kątem ARM, Mat.XLIV Otwarte Seminarium z Akustyki, Gdańsk- Jastrzębia Góra, , s [2] Brachmański S., Analiza statystyczna rozkładu fonemów logatomowych stosowanych w subiektywnych pomiarach jakości transmisji mowy, Materiały XL Otwartego Seminarium z Akustyki OSA 93, Rzeszów-Polańczyk, 1993, s

9 [3] Brachmański S., Myślecki W., Analogowe łańcuchy telefoniczne. Wymagania i metody pomiaru wyrazistości logatomowej, PN 90/T-05100, Wydaw. Norm., Warszawa [4] Brachmański S., Cyfrowe łańcuchy telefoniczne. Wymagania i metody pomiaru wyrazistości logatomowej, projekt Polskiej Normy, Wrocław [5] Jasem W., Podstawy fonetyki akustycznej., PWN, Warszawa [6] Jasem W., Mowa a nauka o łączności., PWN, Warszawa [7] Majewski W., Niektóre charakterystyki polskich list logatomowych do pomiarów wyrazistości., Zeszyty Naukowe Politechniki Wrocławskiej, Łączność XIII, nr 147, 1967, s [8] Volk W., Statystyka stosowana dla inżynierów., WNT, Warszawa 1973.

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych Wydział Informatyki Politechniki

Bardziej szczegółowo

Statystyka matematyczna dla leśników

Statystyka matematyczna dla leśników Statystyka matematyczna dla leśników Wydział Leśny Kierunek leśnictwo Studia Stacjonarne I Stopnia Rok akademicki 03/04 Wykład 5 Testy statystyczne Ogólne zasady testowania hipotez statystycznych, rodzaje

Bardziej szczegółowo

RÓWNOWAŻNOŚĆ METOD BADAWCZYCH

RÓWNOWAŻNOŚĆ METOD BADAWCZYCH RÓWNOWAŻNOŚĆ METOD BADAWCZYCH Piotr Konieczka Katedra Chemii Analitycznej Wydział Chemiczny Politechnika Gdańska Równoważność metod??? 2 Zgodność wyników analitycznych otrzymanych z wykorzystaniem porównywanych

Bardziej szczegółowo

Matematyka - Statystyka matematyczna Mathematical statistics 2, 2, 0, 0, 0

Matematyka - Statystyka matematyczna Mathematical statistics 2, 2, 0, 0, 0 Nazwa przedmiotu: Kierunek: Matematyka - Statystyka matematyczna Mathematical statistics Inżynieria materiałowa Materials Engineering Rodzaj przedmiotu: Poziom studiów: forma studiów: obowiązkowy studia

Bardziej szczegółowo

Testowanie hipotez statystycznych. Wnioskowanie statystyczne

Testowanie hipotez statystycznych. Wnioskowanie statystyczne Testowanie hipotez statystycznych Wnioskowanie statystyczne Hipoteza statystyczna to dowolne przypuszczenie co do rozkładu populacji generalnej (jego postaci funkcyjnej lub wartości parametrów). Hipotezy

Bardziej szczegółowo

Porównanie generatorów liczb losowych wykorzystywanych w arkuszach kalkulacyjnych

Porównanie generatorów liczb losowych wykorzystywanych w arkuszach kalkulacyjnych dr Piotr Sulewski POMORSKA AKADEMIA PEDAGOGICZNA W SŁUPSKU KATEDRA INFORMATYKI I STATYSTYKI Porównanie generatorów liczb losowych wykorzystywanych w arkuszach kalkulacyjnych Wprowadzenie Obecnie bardzo

Bardziej szczegółowo

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka - W 9 Testy statystyczne testy zgodności. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka - W 9 Testy statystyczne testy zgodności. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407 Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka - W 9 Testy statystyczne testy zgodności Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407 adan@agh.edu.pl Weryfikacja hipotez dotyczących postaci nieznanego rozkładu -Testy zgodności.

Bardziej szczegółowo

Rozkład Gaussa i test χ2

Rozkład Gaussa i test χ2 Rozkład Gaussa jest scharakteryzowany dwoma parametramiwartością oczekiwaną rozkładu μ oraz dyspersją σ: METODA 2 (dokładna) polega na zmianie zmiennych i na obliczeniu pk jako różnicy całek ze standaryzowanego

Bardziej szczegółowo

BADANIE POWTARZALNOŚCI PRZYRZĄDU POMIAROWEGO

BADANIE POWTARZALNOŚCI PRZYRZĄDU POMIAROWEGO Zakład Metrologii i Systemów Pomiarowych P o l i t e c h n i k a P o z n ańska ul. Jana Pawła II 24 60-965 POZNAŃ (budynek Centrum Mechatroniki, Biomechaniki i Nanoinżynierii) www.zmisp.mt.put.poznan.pl

Bardziej szczegółowo

Wykład 3 Hipotezy statystyczne

Wykład 3 Hipotezy statystyczne Wykład 3 Hipotezy statystyczne Hipotezą statystyczną nazywamy każde przypuszczenie dotyczące nieznanego rozkładu obserwowanej zmiennej losowej (cechy populacji generalnej) Hipoteza zerowa (H 0 ) jest hipoteza

Bardziej szczegółowo

BADANIE POWTARZALNOŚCI PRZYRZĄDU POMIAROWEGO

BADANIE POWTARZALNOŚCI PRZYRZĄDU POMIAROWEGO Zakład Metrologii i Systemów Pomiarowych P o l i t e c h n i k a P o z n ańska ul Jana Pawła II 24 60-965 POZNAŃ budynek Centrum Mechatroniki, iomechaniki i Nanoinżynierii) wwwzmispmtputpoznanpl tel +48

Bardziej szczegółowo

Statystyka. Rozkład prawdopodobieństwa Testowanie hipotez. Wykład III ( )

Statystyka. Rozkład prawdopodobieństwa Testowanie hipotez. Wykład III ( ) Statystyka Rozkład prawdopodobieństwa Testowanie hipotez Wykład III (04.01.2016) Rozkład t-studenta Rozkład T jest rozkładem pomocniczym we wnioskowaniu statystycznym; stosuje się go wyznaczenia przedziału

Bardziej szczegółowo

Odchudzamy serię danych, czyli jak wykryć i usunąć wyniki obarczone błędami grubymi

Odchudzamy serię danych, czyli jak wykryć i usunąć wyniki obarczone błędami grubymi Odchudzamy serię danych, czyli jak wykryć i usunąć wyniki obarczone błędami grubymi Piotr Konieczka Katedra Chemii Analitycznej Wydział Chemiczny Politechnika Gdańska D syst D śr m 1 3 5 2 4 6 śr j D 1

Bardziej szczegółowo

Statystyka i Analiza Danych

Statystyka i Analiza Danych Warsztaty Statystyka i Analiza Danych Gdańsk, 20-22 lutego 2014 Zastosowania analizy wariancji w opracowywaniu wyników badań empirycznych Janusz Wątroba StatSoft Polska Centrum Zastosowań Matematyki -

Bardziej szczegółowo

Weryfikacja hipotez statystycznych testy t Studenta

Weryfikacja hipotez statystycznych testy t Studenta Weryfikacja hipotez statystycznych testy t Studenta JERZY STEFANOWSKI Marek Kubiak Instytut Informatyki Politechnika Poznańska Standardowy schemat postępowania (znane σ) Założenia: X ma rozkład normalny

Bardziej szczegółowo

Spis treści. Przedmowa... XI. Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar... 1. Rozdział 2. Pomiar: liczby i obliczenia liczbowe... 16

Spis treści. Przedmowa... XI. Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar... 1. Rozdział 2. Pomiar: liczby i obliczenia liczbowe... 16 Spis treści Przedmowa.......................... XI Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar................. 1 1.1. Wielkości fizyczne i pozafizyczne.................. 1 1.2. Spójne układy miar. Układ SI i jego

Bardziej szczegółowo

Testy nieparametryczne

Testy nieparametryczne Testy nieparametryczne Testy nieparametryczne możemy stosować, gdy nie są spełnione założenia wymagane dla testów parametrycznych. Stosujemy je również, gdy dane można uporządkować według określonych kryteriów

Bardziej szczegółowo

Testowanie hipotez statystycznych.

Testowanie hipotez statystycznych. Statystyka Wykład 10 Wrocław, 22 grudnia 2011 Testowanie hipotez statystycznych Definicja. Hipotezą statystyczną nazywamy stwierdzenie dotyczące parametrów populacji. Definicja. Dwie komplementarne w problemie

Bardziej szczegółowo

Badania eksperymentalne

Badania eksperymentalne Badania eksperymentalne Pomiar na skali porządkowej mgr Agnieszka Zięba Zakład Badań Marketingowych Instytut Statystyki i Demografii Szkoła Główna Handlowa Najpopularniejsze sposoby oceny wyników eksperymentu

Bardziej szczegółowo

LABORATORIUM 9 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI

LABORATORIUM 9 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI LABORATORIUM 9 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI 1. Test dla dwóch średnich P.G. 2. Testy dla wskaźnika struktury 3. Testy dla wariancji DECYZJE Obszar krytyczny od pozostałej

Bardziej szczegółowo

BADANIA CERTYFIKACYJNE NAKŁADEK WĘGLOWYCH CERTIFICATION RESEARCHES OF CARBON CONTACT STRIPS

BADANIA CERTYFIKACYJNE NAKŁADEK WĘGLOWYCH CERTIFICATION RESEARCHES OF CARBON CONTACT STRIPS ZESZYTY NAUKOWE POLITECHNIKI ŚLĄSKIEJ 2013 Seria: TRANSPORT z. 81 Nr kol. 1896 Andrzej HEŁKA 1, Marek SITARZ 2 BADANIA CERTYFIKACYJNE NAKŁADEK WĘGLOWYCH Streszczenie. Artykuł przedstawia badania i pomiary

Bardziej szczegółowo

WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE

WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE STATYSTYKA WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE ESTYMACJA oszacowanie z pewną dokładnością wartości opisującej rozkład badanej cechy statystycznej. WERYFIKACJA HIPOTEZ sprawdzanie słuszności przypuszczeń dotyczących

Bardziej szczegółowo

Wykład 9 Wnioskowanie o średnich

Wykład 9 Wnioskowanie o średnich Wykład 9 Wnioskowanie o średnich Rozkład t (Studenta) Wnioskowanie dla jednej populacji: Test i przedziały ufności dla jednej próby Test i przedziały ufności dla par Porównanie dwóch populacji: Test i

Bardziej szczegółowo

Statystyka matematyczna. Wykład IV. Weryfikacja hipotez statystycznych

Statystyka matematyczna. Wykład IV. Weryfikacja hipotez statystycznych Statystyka matematyczna. Wykład IV. e-mail:e.kozlovski@pollub.pl Spis treści 1 2 3 Definicja 1 Hipoteza statystyczna jest to przypuszczenie dotyczące rozkładu (wielkości parametru lub rodzaju) zmiennej

Bardziej szczegółowo

LABORATORIUM 8 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI

LABORATORIUM 8 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI LABORATORIUM 8 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI WERYFIKACJA HIPOTEZ Hipoteza statystyczna jakiekolwiek przypuszczenie dotyczące populacji generalnej- jej poszczególnych

Bardziej szczegółowo

Błędy przy testowaniu hipotez statystycznych. Decyzja H 0 jest prawdziwa H 0 jest faszywa

Błędy przy testowaniu hipotez statystycznych. Decyzja H 0 jest prawdziwa H 0 jest faszywa Weryfikacja hipotez statystycznych Hipotezą statystyczną nazywamy każde przypuszczenie dotyczące nieznanego rozkładu badanej cechy populacji, o prawdziwości lub fałszywości którego wnioskuje się na podstawie

Bardziej szczegółowo

Wykład 4: Wnioskowanie statystyczne. Podstawowe informacje oraz implementacja przykładowego testu w programie STATISTICA

Wykład 4: Wnioskowanie statystyczne. Podstawowe informacje oraz implementacja przykładowego testu w programie STATISTICA Wykład 4: Wnioskowanie statystyczne Podstawowe informacje oraz implementacja przykładowego testu w programie STATISTICA Idea wnioskowania statystycznego Celem analizy statystycznej nie jest zwykle tylko

Bardziej szczegółowo

VI WYKŁAD STATYSTYKA. 9/04/2014 B8 sala 0.10B Godz. 15:15

VI WYKŁAD STATYSTYKA. 9/04/2014 B8 sala 0.10B Godz. 15:15 VI WYKŁAD STATYSTYKA 9/04/2014 B8 sala 0.10B Godz. 15:15 WYKŁAD 6 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI Weryfikacja hipotez ( błędy I i II rodzaju, poziom istotności, zasady

Bardziej szczegółowo

SIGMA KWADRAT. Weryfikacja hipotez statystycznych. Statystyka i demografia CZWARTY LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO-DEMOGRAFICZNY

SIGMA KWADRAT. Weryfikacja hipotez statystycznych. Statystyka i demografia CZWARTY LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO-DEMOGRAFICZNY SIGMA KWADRAT CZWARTY LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO-DEMOGRAFICZNY Weryfikacja hipotez statystycznych Statystyka i demografia PROJEKT DOFINANSOWANY ZE ŚRODKÓW NARODOWEGO BANKU POLSKIEGO URZĄD STATYSTYCZNY

Bardziej szczegółowo

Test niezależności chi-kwadrat stosuje się (między innymi) w celu sprawdzenia związku pomiędzy dwiema zmiennymi nominalnymi (lub porządkowymi)

Test niezależności chi-kwadrat stosuje się (między innymi) w celu sprawdzenia związku pomiędzy dwiema zmiennymi nominalnymi (lub porządkowymi) Test niezależności chi-kwadrat stosuje się (między innymi) w celu sprawdzenia związku pomiędzy dwiema zmiennymi nominalnymi (lub porządkowymi) Czy miejsce zamieszkania różnicuje uprawianie sportu? Mieszkańcy

Bardziej szczegółowo

LABORATORIUM 8 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI

LABORATORIUM 8 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI LABORATORIUM 8 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI WERYFIKACJA HIPOTEZ Hipoteza statystyczna jakiekolwiek przypuszczenie dotyczące populacji generalnej- jej poszczególnych

Bardziej szczegółowo

Wykorzystanie testu t dla pojedynczej próby we wnioskowaniu statystycznym

Wykorzystanie testu t dla pojedynczej próby we wnioskowaniu statystycznym Wiesława MALSKA Politechnika Rzeszowska, Polska Anna KOZIOROWSKA Uniwersytet Rzeszowski, Polska Wykorzystanie testu t dla pojedynczej próby we wnioskowaniu statystycznym Wstęp Wnioskowanie statystyczne

Bardziej szczegółowo

Teoria błędów. Wszystkie wartości wielkości fizycznych obarczone są pewnym błędem.

Teoria błędów. Wszystkie wartości wielkości fizycznych obarczone są pewnym błędem. Teoria błędów Wskutek niedoskonałości przyrządów, jak również niedoskonałości organów zmysłów wszystkie pomiary są dokonywane z określonym stopniem dokładności. Nie otrzymujemy prawidłowych wartości mierzonej

Bardziej szczegółowo

Statystyka. #5 Testowanie hipotez statystycznych. Aneta Dzik-Walczak Małgorzata Kalbarczyk-Stęclik. rok akademicki 2016/ / 28

Statystyka. #5 Testowanie hipotez statystycznych. Aneta Dzik-Walczak Małgorzata Kalbarczyk-Stęclik. rok akademicki 2016/ / 28 Statystyka #5 Testowanie hipotez statystycznych Aneta Dzik-Walczak Małgorzata Kalbarczyk-Stęclik rok akademicki 2016/2017 1 / 28 Testowanie hipotez statystycznych 2 / 28 Testowanie hipotez statystycznych

Bardziej szczegółowo

Testowanie hipotez statystycznych

Testowanie hipotez statystycznych Testowanie hipotez statystycznych Przypuśdmy, że mamy do czynienia z następującą sytuacją: nieznany jest rozkład F rządzący pewnym zjawiskiem losowym. Dysponujemy konkretną próbą losową ( x1, x2,..., xn

Bardziej szczegółowo

Autor: Dariusz Piwczyński 1 Ćwiczenie: Doświadczenia 2-grupowe w układzie niezależnym i zależnym.

Autor: Dariusz Piwczyński 1 Ćwiczenie: Doświadczenia 2-grupowe w układzie niezależnym i zależnym. Autor: Dariusz Piwczyński 1 Ćwiczenie: Doświadczenia 2-grupowe w układzie niezależnym i zależnym. Zadania: Arkusz kalkulacyjny Excel Do weryfikacji różnic między dwiema grupami obiektów w Excelu wykorzystujemy

Bardziej szczegółowo

Politechnika Krakowska im. Tadeusza Kościuszki. Karta przedmiotu. obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 2014/2015

Politechnika Krakowska im. Tadeusza Kościuszki. Karta przedmiotu. obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 2014/2015 Politechnika Krakowska im. Tadeusza Kościuszki Karta przedmiotu Wydział Inżynierii Środowiska obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 2014/2015 Kierunek studiów: Inżynieria Środowiska

Bardziej szczegółowo

NAPRĘŻENIA ŚCISKAJĄCE PRZY 10% ODKSZTAŁCENIU WZGLĘDNYM PRÓBEK NORMOWYCH POBRANYCH Z PŁYT EPS O RÓŻNEJ GRUBOŚCI

NAPRĘŻENIA ŚCISKAJĄCE PRZY 10% ODKSZTAŁCENIU WZGLĘDNYM PRÓBEK NORMOWYCH POBRANYCH Z PŁYT EPS O RÓŻNEJ GRUBOŚCI PRACE INSTYTUTU TECHNIKI BUDOWLANEJ - KWARTALNIK 1 (145) 2008 BUILDING RESEARCH INSTITUTE - QUARTERLY No 1 (145) 2008 Zbigniew Owczarek* NAPRĘŻENIA ŚCISKAJĄCE PRZY 10% ODKSZTAŁCENIU WZGLĘDNYM PRÓBEK NORMOWYCH

Bardziej szczegółowo

Zadanie 1 Zakładając liniową relację między wydatkami na obuwie a dochodem oszacować MNK parametry modelu: y t. X 1 t. Tabela 1.

Zadanie 1 Zakładając liniową relację między wydatkami na obuwie a dochodem oszacować MNK parametry modelu: y t. X 1 t. Tabela 1. tel. 44 683 1 55 tel. kom. 64 566 811 e-mail: biuro@wszechwiedza.pl Zadanie 1 Zakładając liniową relację między wydatkami na obuwie a dochodem oszacować MNK parametry modelu: gdzie: y t X t y t = 1 X 1

Bardziej szczegółowo

LABORATORIUM MECHANIKI PŁYNÓW

LABORATORIUM MECHANIKI PŁYNÓW Ćwiczenie numer 5 Wyznaczanie rozkładu prędkości przy przepływie przez kanał 1. Wprowadzenie Stanowisko umożliwia w eksperymentalny sposób zademonstrowanie prawa Bernoulliego. Układ wyposażony jest w dyszę

Bardziej szczegółowo

Z-ID-604 Metrologia. Podstawowy Obowiązkowy Polski Semestr VI

Z-ID-604 Metrologia. Podstawowy Obowiązkowy Polski Semestr VI KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Z-ID-604 Metrologia Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Metrology Obowiązuje od roku akademickiego 2015/2016 A. USYTUOWANIE MODUŁU W SYSTEMIE STUDIÓW

Bardziej szczegółowo

TECHNIKA DRZWI ZATRZAŚNIĘTE PRZED NOSEM

TECHNIKA DRZWI ZATRZAŚNIĘTE PRZED NOSEM Badanie pilotażowe TECHNIKA DRZWI ZATRZAŚNIĘTE PRZED NOSEM Czy łatwa prośba etyczna zostanie spełniona istotnie częściej jeśli poprzedzi się ją nieetyczną prośbą trudną? H0 nie, H1 tak. Schemat eksperymentu

Bardziej szczegółowo

Kierunek i poziom studiów: Biologia, poziom drugi Sylabus modułu: Metody statystyczne w naukach przyrodniczych

Kierunek i poziom studiów: Biologia, poziom drugi Sylabus modułu: Metody statystyczne w naukach przyrodniczych Uniwersytet Śląski w Katowicach str. 1 Kierunek i poziom studiów: Biologia, poziom drugi Sylabus modułu: Metody statystyczne w naukach przyrodniczych kod modułu: 2BL_02 1. Informacje ogólne koordynator

Bardziej szczegółowo

METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII

METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII 1. Wykład wstępny 2. Populacje i próby danych 3. Testowanie hipotez i estymacja parametrów 4. Planowanie eksperymentów biologicznych 5. Najczęściej wykorzystywane testy statystyczne

Bardziej szczegółowo

RAPORT Z POMIARÓW PORÓWNAWCZYCH STĘŻENIA RADONU Rn-222 W WODZIE

RAPORT Z POMIARÓW PORÓWNAWCZYCH STĘŻENIA RADONU Rn-222 W WODZIE Instytut Fizyki Jądrowej im. Henryka Niewodniczańskiego Polskiej Akademii Nauk LABORATORIUM EKSPERTYZ RADIOMETRYCZNYCH Radzikowskiego 152, 31-342 KRAKÓW tel.: 12 66 28 332 mob.:517 904 204 fax: 12 66 28

Bardziej szczegółowo

Wydział Matematyki. Testy zgodności. Wykład 03

Wydział Matematyki. Testy zgodności. Wykład 03 Wydział Matematyki Testy zgodności Wykład 03 Testy zgodności W testach zgodności badamy postać rozkładu teoretycznego zmiennej losowej skokowej lub ciągłej. Weryfikują one stawiane przez badaczy hipotezy

Bardziej szczegółowo

parametrów strukturalnych modelu = Y zmienna objaśniana, X 1,X 2,,X k zmienne objaśniające, k zmiennych objaśniających,

parametrów strukturalnych modelu = Y zmienna objaśniana, X 1,X 2,,X k zmienne objaśniające, k zmiennych objaśniających, 诲 瞴瞶 瞶 ƭ0 ƭ 瞰 parametrów strukturalnych modelu Y zmienna objaśniana, = + + + + + X 1,X 2,,X k zmienne objaśniające, k zmiennych objaśniających, α 0, α 1, α 2,,α k parametry strukturalne modelu, k+1 parametrów

Bardziej szczegółowo

SPRAWOZDANIE Z REALIZACJI XXXVIII BADAŃ BIEGŁOŚCI I BADAŃ PORÓWNAWCZYCH (PT/ILC) HAŁASU W ŚRODOWISKU Warszawa kwietnia 2014

SPRAWOZDANIE Z REALIZACJI XXXVIII BADAŃ BIEGŁOŚCI I BADAŃ PORÓWNAWCZYCH (PT/ILC) HAŁASU W ŚRODOWISKU Warszawa kwietnia 2014 SPRAWOZDANIE Z REALIZACJI XXXVIII BADAŃ BIEGŁOŚCI I BADAŃ PORÓWNAWCZYCH (PT/ILC) HAŁASU W ŚRODOWISKU Warszawa 10-11 kwietnia 2014 1. CEL I ZAKRES BADAŃ Organizatorem badań biegłości i badań porównawczych

Bardziej szczegółowo

Wyniki badań reprezentatywnych są zawsze stwierdzeniami hipotetycznymi, o określonych granicach niepewności

Wyniki badań reprezentatywnych są zawsze stwierdzeniami hipotetycznymi, o określonych granicach niepewności Wyniki badań reprezentatywnych są zawsze stwierdzeniami hipotetycznymi, o określonych granicach niepewności Statystyka indukcyjna pozwala kontrolować i oszacować ryzyko popełnienia błędu statystycznego

Bardziej szczegółowo

Testowanie hipotez statystycznych

Testowanie hipotez statystycznych Testowanie hipotez statystycznych Hipotezą statystyczną jest dowolne przypuszczenie co do rozkładu populacji generalnej (jego postaci funkcyjnej lub wartości parametrów). Prawdziwość tego przypuszczenia

Bardziej szczegółowo

Statystyka matematyczna

Statystyka matematyczna Statystyka matematyczna Wykład 9 i 10 Magdalena Alama-Bućko 14 i 21 maja 2018 Magdalena Alama-Bućko Statystyka matematyczna 14 i 21 maja 2018 1 / 25 Hipotezy statystyczne Hipoteza statystyczna nazywamy

Bardziej szczegółowo

Zawartość. Zawartość

Zawartość. Zawartość Opr. dr inż. Grzegorz Biesok. Wer. 2.05 2011 Zawartość Zawartość 1. Rozkład normalny... 3 2. Rozkład normalny standardowy... 5 3. Obliczanie prawdopodobieństw dla zmiennych o rozkładzie norm. z parametrami

Bardziej szczegółowo

S P R A W O Z D A N I E

S P R A W O Z D A N I E S P R A W O Z D A N I E Z REALIZACJI XLI BADAŃ BIEGŁOŚCI I BADAŃ PORÓWNAWCZYCH (PT/ILC) HAŁASU W ŚRODOWISKU Warszawa 14 15 kwietnia 2015 r. 1. CEL I ZAKRES BADAŃ Organizatorem badań biegłości i badań porównawczych

Bardziej szczegółowo

LABORATORIUM: ROZDZIELANIE UKŁADÓW HETEROGENICZNYCH ĆWICZENIE 1 - PRZESIEWANIE

LABORATORIUM: ROZDZIELANIE UKŁADÓW HETEROGENICZNYCH ĆWICZENIE 1 - PRZESIEWANIE LABORATORIUM: ROZDZIELANIE UKŁADÓW HETEROGENICZNYCH ĆWICZENIE 1 - PRZESIEWANIE CEL ĆWICZENIA Celem ćwiczenia jest wykonanie analizy sitowej materiału ziarnistego poddanego mieleniu w młynie kulowym oraz

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA Zał. nr 4 do ZW WYDZIAŁ ELEKTRONIKI KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim STATYSTYKA MATEMATYCZNA Nazwa w języku angielskim Mathematical Statistics Kierunek studiów (jeśli dotyczy): Specjalność (jeśli

Bardziej szczegółowo

Dane dotyczące wartości zmiennej (cechy) wprowadzamy w jednej kolumnie. W przypadku większej liczby zmiennych wprowadzamy każdą w oddzielnej kolumnie.

Dane dotyczące wartości zmiennej (cechy) wprowadzamy w jednej kolumnie. W przypadku większej liczby zmiennych wprowadzamy każdą w oddzielnej kolumnie. STATISTICA INSTRUKCJA - 1 I. Wprowadzanie danych Podstawowe / Nowy / Arkusz Dane dotyczące wartości zmiennej (cechy) wprowadzamy w jednej kolumnie. W przypadku większej liczby zmiennych wprowadzamy każdą

Bardziej szczegółowo

METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII

METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII 1. Wykład wstępny 2. Populacje i próby danych 3. Testowanie hipotez i estymacja parametrów 4. Planowanie eksperymentów biologicznych 5. Najczęściej wykorzystywane testy statystyczne

Bardziej szczegółowo

Ekonometria. Weryfikacja modelu. Paweł Cibis pcibis@o2.pl. 6 kwietnia 2006

Ekonometria. Weryfikacja modelu. Paweł Cibis pcibis@o2.pl. 6 kwietnia 2006 Weryfikacja modelu Paweł Cibis pcibis@o2.pl 6 kwietnia 2006 1 Badanie istotności parametrów strukturalnych modelu Testy Pakiet Analiza Danych Uwagi 2 Test dla małej próby Test dla dużej próby 3 Test Durbina-Watsona

Bardziej szczegółowo

166 Wstęp do statystyki matematycznej

166 Wstęp do statystyki matematycznej 166 Wstęp do statystyki matematycznej Etap trzeci realizacji procesu analizy danych statystycznych w zasadzie powinien rozwiązać nasz zasadniczy problem związany z identyfikacją cechy populacji generalnej

Bardziej szczegółowo

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu: Kierunek: Mechanika i Budowa Maszyn Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy na kierunku: Mechanika i Budowa Maszyn Rodzaj zajęć: wykład, laboratorium I KARTA PRZEDMIOTU CEL PRZEDMIOTU PRZEWODNIK

Bardziej szczegółowo

Wyniki badań reprezentatywnych są zawsze stwierdzeniami hipotetycznymi, o określonych granicach niepewności

Wyniki badań reprezentatywnych są zawsze stwierdzeniami hipotetycznymi, o określonych granicach niepewności Wyniki badań reprezentatywnych są zawsze stwierdzeniami hipotetycznymi, o określonych granicach niepewności Statystyka indukcyjna pozwala kontrolować i oszacować ryzyko popełnienia błędu statystycznego

Bardziej szczegółowo

VII WYKŁAD STATYSTYKA. 30/04/2014 B8 sala 0.10B Godz. 15:15

VII WYKŁAD STATYSTYKA. 30/04/2014 B8 sala 0.10B Godz. 15:15 VII WYKŁAD STATYSTYKA 30/04/2014 B8 sala 0.10B Godz. 15:15 WYKŁAD 7 (c.d) WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI Weryfikacja hipotez ( błędy I i II rodzaju, poziom istotności,

Bardziej szczegółowo

POLITECHNIKA WARSZAWSKA

POLITECHNIKA WARSZAWSKA POLITECHNIKA WARSZAWSKA WYDZIAŁ BUDOWNICTWA, MECHANIKI I PETROCHEMII INSTYTUT INŻYNIERII MECHANICZNEJ STATYSTYCZNA KONTROLA PROCESU (SPC) Ocena i weryfikacja statystyczna założeń przyjętych przy sporządzaniu

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji

Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji Statystyka dla jakości produktów i usług Six sigma i inne strategie Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji StatSoft Polska Wybrane zagadnienia analizy korelacji Przy analizie zjawisk i procesów stanowiących

Bardziej szczegółowo

KARTA PRZEDMIOTU / SYLABUS Wydział Nauk o Zdrowiu PIELĘGNIARSTWO ogólnoakademicki x praktyczny inny jaki. Zakład Statystyki i Informatyki Medycznej

KARTA PRZEDMIOTU / SYLABUS Wydział Nauk o Zdrowiu PIELĘGNIARSTWO ogólnoakademicki x praktyczny inny jaki. Zakład Statystyki i Informatyki Medycznej Załącznik nr 5b do Uchwały senatu UMB nr 61/2016 z dnia 30.05.2016 Kierunek Profil kształcenia Nazwa jednostki realizującej moduł/przedmiot: Kontakt (tel./email): Osoba odpowiedzialna za przedmiot: Osoba(y)

Bardziej szczegółowo

Ćw. 8: OCENA DOKŁADNOŚCI PRZYRZĄDÓW POMIAROWYCH

Ćw. 8: OCENA DOKŁADNOŚCI PRZYRZĄDÓW POMIAROWYCH Ćw. 8: OCENA DOKŁADNOŚCI PRZYRZĄDÓW POMIAROWYCH I. Cel ćwiczenia Celem ćwiczenia jest poznanie zasad sprawdzania dokładności wskazań użytkowych przyrządów pomiarowych analogowych i cyfrowych oraz praktyczne

Bardziej szczegółowo

WYZNACZANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODAMI SYMULACYJNYMI

WYZNACZANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODAMI SYMULACYJNYMI WYZNACZANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODAMI SYMULACYJNYMI Stefan WÓJTOWICZ, Katarzyna BIERNAT ZAKŁAD METROLOGII I BADAŃ NIENISZCZĄCYCH INSTYTUT ELEKTROTECHNIKI ul. Pożaryskiego 8, 04-703 Warszawa tel. (0)

Bardziej szczegółowo

TESTOWANIE HIPOTEZ Przez hipotezę statystyczną rozumiemy, najogólniej mówiąc, pewną wypowiedź na temat rozkładu interesującej nas cechy.

TESTOWANIE HIPOTEZ Przez hipotezę statystyczną rozumiemy, najogólniej mówiąc, pewną wypowiedź na temat rozkładu interesującej nas cechy. TESTOWANIE HIPOTEZ Przez hipotezę statystyczną rozumiemy, najogólniej mówiąc, pewną wypowiedź na temat rozkładu interesującej nas cechy. Hipotezy dzielimy na parametryczne i nieparametryczne. Zajmiemy

Bardziej szczegółowo

Wykład 10 (12.05.08). Testowanie hipotez w rodzinie rozkładów normalnych przypadek nieznanego odchylenia standardowego

Wykład 10 (12.05.08). Testowanie hipotez w rodzinie rozkładów normalnych przypadek nieznanego odchylenia standardowego Wykład 10 (12.05.08). Testowanie hipotez w rodzinie rozkładów normalnych przypadek nieznanego odchylenia standardowego Przykład Cena metra kwadratowego (w tys. zł) z dla 14 losowo wybranych mieszkań w

Bardziej szczegółowo

Testowanie hipotez statystycznych

Testowanie hipotez statystycznych Agenda Instytut Matematyki Politechniki Łódzkiej 2 stycznia 2012 Agenda Agenda 1 Wprowadzenie Agenda 2 Hipoteza oraz błędy I i II rodzaju Hipoteza alternatywna Statystyka testowa Zbiór krytyczny Poziom

Bardziej szczegółowo

Pomiary w technice studyjnej. TESTY PESQ i PEAQ

Pomiary w technice studyjnej. TESTY PESQ i PEAQ Pomiary w technice studyjnej TESTY PESQ i PEAQ Wprowadzenie Problem: ocena jakości sygnału dźwiękowego. Metody obiektywne - np. pomiar SNR czy THD+N - nie dają pełnych informacji o jakości sygnału. Ważne

Bardziej szczegółowo

Weryfikacja hipotez statystycznych za pomocą testów statystycznych

Weryfikacja hipotez statystycznych za pomocą testów statystycznych Weryfikacja hipotez statystycznych za pomocą testów statystycznych Weryfikacja hipotez statystycznych za pomocą testów stat. Hipoteza statystyczna Dowolne przypuszczenie co do rozkładu populacji generalnej

Bardziej szczegółowo

WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH

WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH I. TESTY PARAMETRYCZNE II. III. WERYFIKACJA HIPOTEZ O WARTOŚCIACH ŚREDNICH DWÓCH POPULACJI TESTY ZGODNOŚCI Rozwiązania zadań wykonywanych w Statistice przedstaw w pliku

Bardziej szczegółowo

Cechy X, Y są dowolnego typu: Test Chi Kwadrat niezależności. Łączny rozkład cech X, Y jest normalny: Test współczynnika korelacji Pearsona

Cechy X, Y są dowolnego typu: Test Chi Kwadrat niezależności. Łączny rozkład cech X, Y jest normalny: Test współczynnika korelacji Pearsona Badanie zależności między cechami Obserwujemy dwie cechy: X oraz Y Obiekt (X, Y ) H 0 : Cechy X oraz Y są niezależne Próba: (X 1, Y 1 ),..., (X n, Y n ) Cechy X, Y są dowolnego typu: Test Chi Kwadrat niezależności

Bardziej szczegółowo

Pomiar parametrów tranzystorów

Pomiar parametrów tranzystorów Instytut Fizyki ul Wielkopolska 5 70-45 Szczecin Pracownia Elektroniki Pomiar parametrów tranzystorów (Oprac dr Radosław Gąsowski) Zakres materiału obowiązujący do ćwiczenia: zasada działania tranzystora

Bardziej szczegółowo

Statystyka i opracowanie danych- W 8 Wnioskowanie statystyczne. Testy statystyczne. Weryfikacja hipotez statystycznych.

Statystyka i opracowanie danych- W 8 Wnioskowanie statystyczne. Testy statystyczne. Weryfikacja hipotez statystycznych. Statystyka i opracowanie danych- W 8 Wnioskowanie statystyczne. Testy statystyczne. Weryfikacja hipotez statystycznych. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407 adan@agh.edu.pl Hipotezy i Testy statystyczne Każde

Bardziej szczegółowo

Analiza wariancji. dr Janusz Górczyński

Analiza wariancji. dr Janusz Górczyński Analiza wariancji dr Janusz Górczyński Wprowadzenie Powiedzmy, że badamy pewną populację π, w której cecha Y ma rozkład N o średniej m i odchyleniu standardowym σ. Powiedzmy dalej, że istnieje pewien czynnik

Bardziej szczegółowo

Testy dla dwóch prób w rodzinie rozkładów normalnych

Testy dla dwóch prób w rodzinie rozkładów normalnych Testy dla dwóch prób w rodzinie rozkładów normalnych dr Mariusz Grządziel Wykład 12; 18 maja 2009 Przykład Rozważamy dane wygenerowane losowo; ( podobne do danych z przykładu 7.2 z książki A. Łomnickiego)

Bardziej szczegółowo

Wykład 12 ( ): Testy dla dwóch prób w rodzinie rozkładów normalnych

Wykład 12 ( ): Testy dla dwóch prób w rodzinie rozkładów normalnych Wykład 12 (21.05.07): Testy dla dwóch prób w rodzinie rozkładów normalnych Przykład Rozważamy dane wygenerowane losowo; ( podobne do danych z przykładu 7.2 z książki A. Łomnickiego) n 1 = 9 poletek w dąbrowie,

Bardziej szczegółowo

SPRAWOZDANIE Z REALIZACJI XXXIII BADAŃ BIEGŁOŚCI I BADAŃ PORÓWNAWCZYCH (PT/ILC) HAŁASU W ŚRODOWISKU Warszawa 27 28 września 2012r.

SPRAWOZDANIE Z REALIZACJI XXXIII BADAŃ BIEGŁOŚCI I BADAŃ PORÓWNAWCZYCH (PT/ILC) HAŁASU W ŚRODOWISKU Warszawa 27 28 września 2012r. SPRAWOZDANIE Z REALIZACJI XXXIII BADAŃ BIEGŁOŚCI I BADAŃ PORÓWNAWCZYCH (PT/ILC) HAŁASU W ŚRODOWISKU Warszawa 27 28 września 2012r. 1. CEL I ZAKRES BADAŃ Organizatorem badań biegłości i badań porównawczych

Bardziej szczegółowo

Rodzaje badań statystycznych

Rodzaje badań statystycznych Rodzaje badań statystycznych Zbieranie danych, które zostaną poddane analizie statystycznej nazywamy obserwacją statystyczną. Dane uzyskuje się na podstawie badania jednostek statystycznych. Badania statystyczne

Bardziej szczegółowo

X WYKŁAD STATYSTYKA. 14/05/2014 B8 sala 0.10B Godz. 15:15

X WYKŁAD STATYSTYKA. 14/05/2014 B8 sala 0.10B Godz. 15:15 X WYKŁAD STATYSTYKA 14/05/2014 B8 sala 0.10B Godz. 15:15 WYKŁAD 10 ANALIZA KORELACJI Korelacja 1. Współczynnik korelacji 2. Kowariancja 3. Współczynnik korelacji liniowej definicja 4. Estymacja współczynnika

Bardziej szczegółowo

ANALiZA WPŁYWU PARAMETRÓW SAMOLOTU NA POZiOM HAŁASU MiERZONEGO WEDŁUG PRZEPiSÓW FAR 36 APPENDiX G

ANALiZA WPŁYWU PARAMETRÓW SAMOLOTU NA POZiOM HAŁASU MiERZONEGO WEDŁUG PRZEPiSÓW FAR 36 APPENDiX G PRACE instytutu LOTNiCTWA 221, s. 115 120, Warszawa 2011 ANALiZA WPŁYWU PARAMETRÓW SAMOLOTU NA POZiOM HAŁASU MiERZONEGO WEDŁUG PRZEPiSÓW FAR 36 APPENDiX G i ROZDZiAŁU 10 ZAŁOżEń16 KONWENCJi icao PIotr

Bardziej szczegółowo

WYMAGANIA WSTĘPNE W ZAKRESIE WIEDZY, UMIEJĘTNOŚCI I INNYCH KOMPETENCJI

WYMAGANIA WSTĘPNE W ZAKRESIE WIEDZY, UMIEJĘTNOŚCI I INNYCH KOMPETENCJI Zał. nr 4 do ZW WYDZIAŁ ELEKTRONIKI KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim STATYSTYKA MATEMATYCZNA (EiT stopień) Nazwa w języku angielskim Mathematical Statistics Kierunek studiów (jeśli dotyczy): Specjalność

Bardziej szczegółowo

JAK WYZNACZA SIĘ PARAMETRY WALIDACYJNE

JAK WYZNACZA SIĘ PARAMETRY WALIDACYJNE 1 JAK WYZNACZA SIĘ PARAMETRY WALIDACYJNE Precyzja Dr hab. inż. Piotr KONIECZKA Katedra Chemii Analitycznej Wydział Chemiczny Politechnika Gdańska ul. G. Narutowicza 11/1 80-95 GDAŃSK e-mail: kaczor@chem.pg.gda.pl

Bardziej szczegółowo

Testowanie hipotez statystycznych.

Testowanie hipotez statystycznych. Bioinformatyka Wykład 9 Wrocław, 5 grudnia 2011 Temat. Test zgodności χ 2 Pearsona. Statystyka χ 2 Pearsona Rozpatrzmy ciąg niezależnych zmiennych losowych X 1,..., X n o jednakowym dyskretnym rozkładzie

Bardziej szczegółowo

WSKAZÓWKI DO WYKONANIA SPRAWOZDANIA Z WYRÓWNAWCZYCH ZAJĘĆ LABORATORYJNYCH

WSKAZÓWKI DO WYKONANIA SPRAWOZDANIA Z WYRÓWNAWCZYCH ZAJĘĆ LABORATORYJNYCH WSKAZÓWKI DO WYKONANIA SPRAWOZDANIA Z WYRÓWNAWCZYCH ZAJĘĆ LABORATORYJNYCH Dobrze przygotowane sprawozdanie powinno zawierać następujące elementy: 1. Krótki wstęp - maksymalnie pół strony. W krótki i zwięzły

Bardziej szczegółowo

Kilka uwag o testowaniu istotności współczynnika korelacji

Kilka uwag o testowaniu istotności współczynnika korelacji 341 Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Bankowej we Wrocławiu Nr 20/2011 Piotr Peternek Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Marek Kośny Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Kilka uwag o testowaniu istotności

Bardziej szczegółowo

W2. Zmienne losowe i ich rozkłady. Wnioskowanie statystyczne.

W2. Zmienne losowe i ich rozkłady. Wnioskowanie statystyczne. W2. Zmienne losowe i ich rozkłady. Wnioskowanie statystyczne. dr hab. Jerzy Nakielski Katedra Biofizyki i Morfogenezy Roślin Plan wykładu: 1. Etapy wnioskowania statystycznego 2. Hipotezy statystyczne,

Bardziej szczegółowo

Ćw. 2: Analiza błędów i niepewności pomiarowych

Ćw. 2: Analiza błędów i niepewności pomiarowych Wydział: EAIiE Kierunek: Imię i nazwisko (e mail): Rok:. (200/20) Grupa: Zespół: Data wykonania: Zaliczenie: Podpis prowadzącego: Uwagi: LABORATORIUM METROLOGII Ćw. 2: Analiza błędów i niepewności pomiarowych

Bardziej szczegółowo

HISTOGRAM. Dr Adam Michczyński - METODY ANALIZY DANYCH POMIAROWYCH Liczba pomiarów - n. Liczba pomiarów - n k 0.5 N = N =

HISTOGRAM. Dr Adam Michczyński - METODY ANALIZY DANYCH POMIAROWYCH Liczba pomiarów - n. Liczba pomiarów - n k 0.5 N = N = HISTOGRAM W pewnych przypadkach interesuje nas nie tylko określenie prawdziwej wartości mierzonej wielkości, ale także zbadanie całego rozkład prawdopodobieństwa wyników pomiarów. W takim przypadku wyniki

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE

STATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE STATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE 1 W trakcie badania obliczono wartości średniej (15,4), mediany (13,6) oraz dominanty (10,0). Określ typ asymetrii rozkładu. 2 Wymień 3 cechy rozkładu Gauss

Bardziej szczegółowo

ODRZUCANIE WYNIKÓW POJEDYNCZYCH POMIARÓW

ODRZUCANIE WYNIKÓW POJEDYNCZYCH POMIARÓW ODRZUCANIE WYNIKÓW OJEDYNCZYCH OMIARÓW W praktyce pomiarowej zdarzają się sytuacje gdy jeden z pomiarów odstaje od pozostałych. Jeżeli wykorzystamy fakt, że wyniki pomiarów są zmienną losową opisywaną

Bardziej szczegółowo

TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH Hipotezą statystyczną nazywamy, najogólniej mówiąc, pewną wypowiedź na temat rozkładu interesującej nas cechy.

TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH Hipotezą statystyczną nazywamy, najogólniej mówiąc, pewną wypowiedź na temat rozkładu interesującej nas cechy. TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH Hipotezą statystyczną nazywamy, najogólniej mówiąc, pewną wypowiedź na temat rozkładu interesującej nas cechy. Hipotezy dzielimy na parametryczne i nieparametryczne. Zajmiemy

Bardziej szczegółowo

ANALIZA METROLOGICZNA WYNIKÓW BADAŃ NA PRZYKŁADZIE ŁOŻYSK ŚLIZGOWYCH

ANALIZA METROLOGICZNA WYNIKÓW BADAŃ NA PRZYKŁADZIE ŁOŻYSK ŚLIZGOWYCH PROBLEMY NIEKONWENCJONALNYCH UKŁADÓW ŁOŻYSKOWYCH Łódź 09-10 maja 1995 roku Jadwiga Janowska(Politechnika Warszawska) ANALIZA METROLOGICZNA WYNIKÓW BADAŃ NA PRZYKŁADZIE ŁOŻYSK ŚLIZGOWYCH SŁOWA KLUCZOWE

Bardziej szczegółowo

Outlier to dana (punkt, obiekt, wartośd w zbiorze) znacznie odstająca od reszty. prezentacji punktów odstających jest rysunek poniżej.

Outlier to dana (punkt, obiekt, wartośd w zbiorze) znacznie odstająca od reszty. prezentacji punktów odstających jest rysunek poniżej. Temat: WYKRYWANIE ODCHYLEO W DANYCH Outlier to dana (punkt, obiekt, wartośd w zbiorze) znacznie odstająca od reszty. prezentacji punktów odstających jest rysunek poniżej. Przykładem Box Plot wygodną metodą

Bardziej szczegółowo

(narzędzie do pomiaru cech zachowania oprac. dr hab. Zbigniew Spendel)

(narzędzie do pomiaru cech zachowania oprac. dr hab. Zbigniew Spendel) TEST PSYCHOLOGICZNY/ PEDAGOGICZNY (narzędzie do pomiaru cech zachowania oprac. dr hab. Zbigniew Spendel) 1. Jest narzędziem diagnostycznym posługiwanie się nim musi być uzasadnione celem postępowania diagnostycznego

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4. WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH X - cecha populacji, θ parametr rozkładu cechy X.

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4. WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH X - cecha populacji, θ parametr rozkładu cechy X. STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4 WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH X - cecha populacji, θ parametr rozkładu cechy X. Wysuwamy hipotezy: zerową (podstawową H ( θ = θ i alternatywną H, która ma jedną z

Bardziej szczegółowo

ZAKŁAD AKUSTYKI ŚRODOWISKA ENVIRONMENTAL ACOUSTICS DIVISION

ZAKŁAD AKUSTYKI ŚRODOWISKA ENVIRONMENTAL ACOUSTICS DIVISION ZAKŁAD AKUSTYKI ŚRODOWISKA ENVIRONMENTAL ACOUSTICS DIVISION Akredytacja PCA w zakresie pomiarów hałasu: (szczegóły zakresu: www.ios.edu.pl) SPRAWOZDANIE Z REALIZACJI XLIII BADAŃ BIEGŁOŚCI I BADAŃ PORÓWNAWCZYCH

Bardziej szczegółowo