DYSKUSJE I POLEMIKI ARCHEOLOGIA AWANGARDĄ NAUK ŚCISŁYCH. O FORMIE KALIBROWANYCH DAT 14 C
|
|
- Mirosław Łukasik
- 6 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 1 DYSKUSJE I POLEMIKI Archeologia Polski, t. L:2005, z. 1-2 PL ISSN ADAM WALANUS ARCHEOLOGIA AWANGARDĄ NAUK ŚCISŁYCH. O FORMIE KALIBROWANYCH DAT 14 C Pojęcie nauki ścisłej nie jest jednoznaczne, zapewne obejmuje ono równieŝ matematykę, na pewno nauki techniczne i przyrodnicze, z których, przede wszystkim fizykę. WyróŜnikiem ścisłości mogłoby być stosowanie metody ilościowej, liczbowej, co jednak nie rozstrzygałoby chyba przynaleŝności matematyki. Wydaje się, Ŝe zupełnie jednoznaczne będzie wskazanie na pomiar jako narzędzie, którego istotne stosowanie nadaje dziedzinie aktywności poznawczej pewną cechę ścisłości. Z nauk humanistycznych, w socjologii wykonuje się badania, które nazwać moŝna pomiarami, a na pewno ich wyniki analizuje się stosunkowo zaawansowanymi metodami. Humaniści korzystają z pomiarów, lecz wykonywanych zwykle przez przyrodników. Pomiar jest czynnością poznawczą zawierającą koniecznie dwa elementy: porównywanie i zliczanie. Przykładając linijkę do naczynia porównujemy połoŝenie kresek milimetrowych z pozycją krawędzi naczynia, po czym "liczymy" kreski milimetrowe. Mierząc liczbę jabłek w koszyku porównujemy kolejne sztuki z wzorcem jabłka i zliczamy. Woltomierz cyfrowy i inne zaawansowane technicznie mierniki równieŝ działają podobnie. Nieco bliŝszy wgląd w pomiar ujawnia jednak pewien kłopot. W jaki sposób w pomiarze otrzymuje się liczbę (w zasadzie naturalną) nie podlega kwestii, problem jest jednak z poznawczym statusem otrzymanej liczby - wyniku pomiaru. OtóŜ wynik pomiaru (w postaci liczby [z wymiarem]) jest wątpliwym obrazem prawdy. Z bardzo wielu powodów nie całkiem wierzymy, Ŝe naczynie ma 345 mm wysokości, jabłek jest 34, a napięcie wynosi 543 mv. Chodzi tu o moŝliwość błędów, mniejszych, większych, a nawet tzw. grubych. Nie jest oczywiste czy tzw. ocena niepewności wyniku pomiaru jest elementem pomiaru, czy teŝ nie dałoby się w niektórych wypadkach doszukać w procesie wyznaczania wielkości błędu elementów cechujących właśnie pomiar. Na pewno z sensem moŝna mówić o błędzie błędu. Ze względu na charakter pomiarów, które są tu zasadniczym tematem, warto, być moŝe, przytoczyć przykład dość ścisłego wyznaczenia wielkości niepewności pomiarowej. Niech pomiarowi podlega liczba atomów 14 C w drewnianym szczątku (metoda 14 C, patrz np. A. Walanus, T. Goslar 2004). Atomy liczy się jednak nie w całym obiekcie, a w małym jego kawałku. Atomów zliczono, powiedzmy PoniewaŜ atomy 14 C rozłoŝone są losowo pomiędzy zwykłymi atomami 12 C, to stwierdzić moŝna, Ŝe w określonej części jest ich zapewne 1000, ale z błędem równym pierwiastkowi z 1000, czyli wynoszącym około 32 (wynik ma postać: 1000±32 sztuk). Podstawą obliczeń jest tu tzw. rozkład prawdopodobieństwa Poissona (patrz np. P.J. Durka 2003.). Podstawą wnioskowania najczęściej jest twierdzenie Bayesa (T.R. Bayes 1763; C.E. Buck, J.B. Kenworthy, C.D. Litton, A.F.M. Smith 1991; C.E. Buck, W.G. Cavanagh, C.D. Litton 1996; D. J. Michczyńska, M. F. Pazdur, A. Walanus 1989; A.
2 Walanus 1983; 2000). Nie wchodząc w zawsze budzące wątpliwości zagadnienie rozkładu a priori (przed pomiarem), moŝna przyjąć, Ŝe wynikiem pomiaru jest rozkład prawdopodobieństwa (Poissona, z parametrem 1000). W pomiarze wysokości naczynia czy napięcia nieco inne jest źródło błędu, a właściwie źródła, których wielość jest istotna. Tu wynik opisywany jest rozkładem prawdopodobieństwa normalnym, który tym głównie róŝni się od rozkładu Poissona, Ŝe jego szerokość (odchylenie standardowe, sigma) nie jest związana z wartością oczekiwaną (środkową). Poza tym, w typowych sytuacjach rozkład Poissona moŝna traktować jak rozkład normalny. W naukach ścisłych wynikiem pomiaru jest normalny rozkład prawdopodobieństwa; krzywa dzwonowa o szerokości określonej mniej lub bardziej dokładnie. Warto zauwaŝyć, Ŝe błąd pomiarowy (sigma), będący wyznacznikiem jakości, a więc i wartości pomiaru, podlega, niestety, zwykłemu prawu rynkowemu i jest często zaniŝany. Tak więc w technice i w naukach przyrodniczych wiadomo, Ŝe zapis 1000±32 oznacza, Ŝe z prawdopodobieństwem 0,68 rzeczywista wartość wielkości mierzonej mieści się między , a , natomiast, dla osiągnięcia większej pewności, na poziomie 0,95, rozszerzyć trzeba przedział do ±2 sigma, itd. Prawdopodobieństwa równego jeden nie osiąga się nigdy, bo osiąga się je w nieskończoności. Archeolodzy są w znacznie trudniejszej sytuacji (A. Walanus 2004). Banalna krzywa dzwonowa odeszła w przeszłość w momencie, gdy fizycy udoskonalili metodę 14 C pomiaru wieku. Źródłem niepewności pomiarowej pozostaje Poissonowska natura zliczania atomów; na pewnym etapie pomiaru wynik nadal opisywany jest rozkładem normalnym i jego forma (5670±50 lat) odnosi się do dwóch parametrów tego rozkładu. Jednak obecnie fizycy dysponują kalibracją swej metody pomiarowej (P.J. Reimer i inni 2004; C. Bronk Ramsey 1998). Kalibracja oznacza, Ŝe np. zamiast 5670 lat przyjąć trzeba jako poprawną wartość raczej 6450 lat. RóŜnica jest dość duŝa (w porównaniu z ±50 lat), jednak nie o to chodzi. OtóŜ kalibracja nie oznacza po prostu korygującego dodawania czy mnoŝenia. Nie wystarcza teŝ Ŝadna zwykła funkcja, na przykład jakiś wielomian. ZaleŜność kalibrująca jest empiryczną (otrzymaną w pomiarach) funkcją mającą formę tabeli lub zębatej, nieregularnej krzywej. Postać funkcji kalibracyjnej odzwierciedla złoŝoność przyrody (powstawania 14 C, obiegu węgla itp.). Niepewność pomiarowa krzywej kalibracyjnej, w większości typowych sytuacji nie ma praktycznego znaczenia i nie będzie tu omawiana. Wynik pomiaru wieku obiektu archeologicznego, po obowiązkowym zastosowaniu kalibracji, jest rozkładem prawdopodobieństwa, którego kształt przypomina pasmo górskie typu alpejskiego. Gęstość prawdopodobieństwa, w pewnym zakresie wieku wielokrotnie wzrasta i opada, osiągając maksimum w środku lub na skraju. Nierzadko teŝ w środku rozkładu (mediana) przyjmuje wartość bliską zeru. Skomplikowany graficzny obraz tego rozkładu sugeruje jakoby niósł on ogromną ilość informacji. Tymczasem jest raczej odwrotnie. Funkcja gęstości prawdopodobieństwa ma interpretację dość prostą, pozwala powiedzieć, jakie jest prawdopodobieństwo, Ŝe wiek wynosi np lata. W tym miejscu naleŝałoby, być moŝe, sprecyzować rozumienie pojęcia prawdopodobieństwa. Traktując jako darwinowską, wytyczną dąŝenia do prawdy zgodzić się wystarczy, Ŝe archeolog zobowiązany jest przyjąć rozwiązanie (wiek) najbardziej do prawdy podobne. Oczywiście po Bayesowskim uwzględnieniu (przez pomnoŝenie) swych prawdopodobieństw a priori, o czym będzie jeszcze mowa niŝej. Obserwacja praktyki wykorzystania dat 14 C skłania do zajęcia się kwestią ilości informacji zawartej w bardzo skomplikowanym rozkładzie prawdopodobieństwa, który archeolodzy czują się zobowiązani publikować in extenso. W zwykłych pomiarach, gdzie funkcjonuje rozkład normalny, opisywany wyczerpująco dwoma liczbami, równieŝ moŝna by 2
3 podawać wynik pisząc, Ŝe prawdopodobieństwo wieku (by pozostać przy tej wielkości) t1=p1, t2=p2,..., tn=pn. Jednak zwykła oszczędność, a właściwie nawet uczciwość, nakazuje odwołać się do powszechnie znanej funkcji Gaussa (rozkładu normalnego). Krzywa kalibracyjna 14 C nie ma tak mocnego statusu jak funkcja rozkładu normalnego, ma charakter empiryczny, ale globalny (w przybliŝeniu). W kaŝdym pomiarze wieku stosuje się tę samą krzywą kalibracyjną. Dwa wyniki identyczne przed kalibracją pozostaną takie po kalibracji. Jasne jest więc, Ŝe publikując wynik pomiaru wieku wystarczyłoby podać dwa parametry rozkładu normalnego (tzw. datę konwencjonalną) i, być moŝe, przypomnieć, Ŝe istnieje kalibracja. Tak teŝ dzieje się w geologii, gdzie krótkowzrocznie, nie zaprzątając sobie głowy kalibracją, przyjęto tzw. radiowęglową skalę czasu (byt ewidentnie zbędny), bo metoda 14 C dominuje tam na rynku pomiarów wieku. Archeolog jednak nie moŝe sobie na takie uproszczenie pozwolić gdyŝ zna wiele dat z innych źródeł. Tu dąŝy się do prawdy o zwykłym wieku kalendarzowym. Z otrzymanego, wydawałoby się precyzyjnego, bo skomplikowanego, alpejskiego w kształcie, rozkładu prawdopodobieństwa, archeolog rezygnuje niechętnie. Fizycy sugerują uŝycie przedziału wieku jako końcowego wyniku pomiaru, przedziału obejmującego rzeczywisty wiek z prawdopodobieństwem 0,95 (stosuje się teŝ wartość 0,68, odpowiadającą konwencji podawania wieku Gaussowskiego). Przedział określają dwie liczby, czyli jest to minimum informacji. Jednak, naturalna dąŝność do precyzji rozczłonkowuje czasem ten przedział w imię minimalizacji sumarycznej długości przedziałów cząstkowych. Dzieje się tak, gdy w środku jest minimum prawdopodobieństwa, które warto ominąć. Podaje się wtedy dwa, trzy, rzadziej więcej przedziałów wraz z odpowiadającymi im prawdopodobieństwami (sumującymi się do 0,95). Względną klarowność takiej operacji mącą dwa fakty. Jeden wynika z ułomnego charakteru wiedzy empirycznej w ogóle, którego skutki tu właśnie podlegają, wydaje się, pewnemu wzmocnieniu. OtóŜ zawsze większe od zera (oceniane dla metody 14 C, na co najmniej 0,1) prawdopodobieństwo błędów grubych radykalnie psuje precyzyjny obraz przedziałów, nawet, gdy pomyłka, jaka zdarzyć się moŝe od momentu odsłonięcia przez archeologa obiektu, poprzez wieloetapowy proces pomiaru, nie była zbyt wielka. Wystarczy, Ŝe błąd pomiarowy zaniŝono np. dwukrotnie, co według krytycznych pomiarowców jest standardem. Drugi kłopot wynika ze zdrowej w zasadzie dąŝności do wydobycia maksimum wiedzy z wyniku pomiaru. Archeolog woli wyszukać odpowiadający mu wierzchołek góry prawdopodobieństwa i wskazać na jedną wartość wieku. Ma do tego prawo, ale jeśli chce uzasadniać dalej swą tezę wynikiem pomiaru, to zobowiązany jest do konsekwentnego przestrzegania reguł ilościowych. Trudno dziwić się tendencji do uzyskania jako wyniku pomiaru jednej tylko wartości. Nawet fizyk zapytany o masę elektronu, w pierwszym odruchu poda jedną wartość i dopiero w lepszych tablicach znajdzie aktualną wartość błędu pomiarowego. Jednak w przemyśle, w praktyce, która podlega ciągłym silnym naciskom w kierunku dobrej roboty, duŝe znaczenie przywiązuje się do poprawnej oceny błędu pomiarowego. A wszędzie tam funkcjonuje w zasadzie rozkład normalny, który jako tako umoŝliwiałby podanie jednej liczby. W literaturze archeologicznej twierdzenie Bayesa stosowane jest nawet na bardzo zaawansowanym poziomie (być moŝe właśnie tu wykorzystywane jest najintensywniej, patrz: C.E. Buck, J.B. Kenworthy, C.D. Litton, A.F.M. Smith 1991; C.E. Buck, W.G. Cavanagh, C.D. Litton 1996). Sformułowanie własnej wiedzy a priori w postaci rozkładu prawdopodobieństwa nie musiałoby być trudne, wymaga jednak pewnego skoku myślowego. Przede wszystkim pogodzenia się z rozmyciem tej wiedzy, a po drugie ujęcia liczbowego tego rozmycia, podania prawdopodobieństwa (typu: 0,8, 0,2) konkretnych dat. W przypadku ciągłych rozkładów a priori będzie trudniej. We wzorze Bayesa po prostu mnoŝy się prawdopodobieństwo a priori przez prawdopodobieństwo z rozkładu otrzymanego w pomiarze (końcowy wynik normuje się do 3
4 1). JeŜeli archeolog proponuje przed pomiarem dwie daty, z których, po pomiarze tylko jedna leŝy w sensownym zakresie rozkładu, to wynikiem a posteriori będzie jedna data i cel będzie osiągnięty. Nie ulega wątpliwości, Ŝe w takim wypadku, jak i w innych przypadkach realnego stosowania twierdzenia Bayesa, tzn. stosowania rozkładów a priori istotnie zmieniających rozkład pomiarowy, konieczne jest ujawnianie wkładu wiedzy a priori. Nie moŝna, jako wyniku pomiaru podawać, bez komentarza, wyłącznie rozkładu a posteriori. Nie moŝna więc, z wielomodalnego (alpejskiego) pomiarowego rozkładu prawdopodobieństwa wieku wybierać jednej wartości, nawet tej spod Mont Blanc, i podać jej jako wyniku pomiaru. Zarysowane tu kłopoty z podstawowym w archeologii pomiarem wieku metodą 14 C występują w codziennej praktyce. Stąd, ironiczny tytuł tej wypowiedzi w jakimś wąskim sensie mógłby być zdaniem prawdziwym. Wymaga się od archeologów, z natury humanistów, tak zaawansowanego podejścia ilościowego, z jakim nieczęsto spotykają się nawet fizycy. Archeologia źle znosi tę sytuację. Bynajmniej nie wyjątkowym przykładem będzie tu data radiowęglowa podana w następujący sposób (V. Mihailescu-Birliba, M. Szmyt 2003): BC 1 sigma (68,2%): (9,5%), (27,8%), (14,5%), (16,3%); BC 2 sigma (95,4%): (13,6%), (37,5%), (44,3%). To jest jedna data (podawanie prawdopodobieństwa z dokładnością do 0,1% nie ma nigdzie uzasadnienia w naukach dedukcyjnych). W przekonaniu autora, naleŝy podać: (95%) (A. Walanus, T. Goslar 2004). Wiedza zdobyta przy zastosowaniu kosztownych pomiarów bywa zarówno naduŝywana, jak i nie w pełni wykorzystana. Konieczne, wobec naduŝyć, częste podwaŝanie dat nie sprzyja współpracy interdyscyplinarnej, która przy dystansie dzielącym naukę instytucjonalnie humanistyczną od fizyki, nauki najściślejszej, jest i tak materią delikatną. Być moŝe problem ma naturę socjologiczną i wystarczyłoby gdyby archeolodzy zechcieli więcej energii włoŝyć w zrozumienie tego, co otrzymują od fizyków. Autor nie jest jednak kompetentny by dokonać bilansu społecznych kosztów takiej, ewentualnej redystrybucji sił. RównieŜ nauki przyrodnicze, jak biologia, geografia, geologia, przymuszone wymogiem aktualności metod stosują zaawansowane procedury obliczeniowe w sposób przynoszący więcej szkody niŝ poŝytku (A. Walanus 2000). Prosty postulat rzetelności w postępowaniu, który powinien tu wystarczyć, staje się coraz trudniejszy do spełnienia wobec rozwoju metod analitycznych. Nie moŝna być jednocześnie archeologiem i fizykiem. A przecieŝ i nie kaŝdy fizyk wie, co to jest funkcja gęstości prawdopodobieństwa. 4
5 5 WYKAZ CYTOWANEJ LITERATURY Bayes T.R An essay towards solving a problem in the doctrine of chances Philosophical Transactions of the Royal Society t. 53, s Buck C.E., Kenworthy J.B., Litton C.D., Smith A.F.M Combining archaeological and radiocarbon information: a Bayesian approach to calibration, Antiquity t. 65, nr 249, s Buck C.E., Cavanagh W.G., Litton C.D Bayesian approach to interpreting archaeological data, Wiley. Bronk Ramsey C Probability and dating, Radiocarbon, t. 40, nr 1, s Durka P. J Wstęp do współczesnej statystyki, Warszawa. Michczyńska D. J., Pazdur M. F., Walanus A Bayesian approach to probabilistic calibration of radiocarbon ages, PACT 29, s Mihailescu-Birliba V., Szmyt M Radiocarbon chronology of the Moldavian (Siret) subgroup of the Globular Amphora culture, [w:] The foundations of radiocarbon chronology of cultures between the Vistula and Dnieper: BC, Baltic-Pontic Studies t.12, s Reimer P.J., Baillie M.G.L., Bard E., Bayliss A., Beck J.W., Bertrand C., Blackwell P.G., Buck C.E., Burr G., Cutler K.B., Damon P.E., Edwards R.L., Fairbanks R.G., Friedrich M., Guilderson T.P., Hughen K.A., Kromer B., McCormac F.G., Manning S., Bronk Ramsey C., Reimer R.W., Remmele S., Southon J.R., Stuiver M., Talamo S., Taylor F.W., van der Plicht J., Weyhenmeyer C.E Radiocarbon t. 46, s Walanus A Zagadnienia podstawowe interpretacji wyników pomiarów fizycznych na przykładzie datowań metodą 14 C, Archeologia Polski, t. 28, z. 1, s Istotność statystyczna wniosków z analiz ilościowych na przykładzie badań górnego czwartorzędu, Kwartalnik AGH, Geologia, t. 26, z. 4, s Wyznaczanie wieku metodą 14 C, Czasopismo Archeologiczne Menhir, nr. 4, s Walanus A, Goslar T Wyznaczanie wieku metodą 14 C dla archeologów, Rzeszów.
6 6 ADAM WALANUS ARCHEOLOGIA AWANGARDĄ NAUK ŚCISŁYCH. O FORMIE KALIBROWANYCH DAT 14 C S t r e s z c z e n i e Datowanie radiowęglowe jest typowym przykładem fizycznego pomiaru stosowanego w archeologii. Jak w kaŝdym pomiarze, tak i tu waŝny jest losowy czynnik błędu pomiarowego. Znana jest postać tzw. dat konwencjonalnych typu: 5670±50 BP, gdzie wyraźnie podany jest błąd pomiarowy (niepewność pomiarowa), który, w tym wypadku wynosi 50 lat. Sens błędu określa rozkład prawdopodobieństwa normalny (Gaussa), jakiemu podlega rzeczywisty wiek próbki (który, choć ustalony, to jednak jest nieznany). Sens ten jest, miedzy innymi, taki, Ŝe z prawdopodobieństwem 0,68 rzeczywisty wiek (radiowęglowy) próbki zawiera się w przedziale ±50 lat, wokół daty 5670 BP. Taka sytuacja, typowa dla nauk przyrodniczych, fizyki i techniki, jest łatwa, a nawet banalna, w porównaniu z tym, z czym archeolodzy zostali skonfrontowani w momencie wprowadzenia kalibracji metody radiowęglowej. Obecnie, na skutek skomplikowanego kształtu tzw. krzywej kalibracyjnej, równie skomplikowany jest kształt rozkładu prawdopodobieństwa rzeczywistego wieku próbki (tu juŝ zwykłego, kalendarzowego wieku). Rozkład ten przypomina pasmo górskie typu alpejskiego, miewa wiele maksimów, doliny, odseparowane od głównego masywu wyspy prawdopodobieństwa. Tak trudnego do interpretacji wyniku pomiaru moŝna długo szukać w naukach uznawanych za ścisłe. Stąd ironiczny tytuł niniejszego artykułu. Nie przypadkiem w archeologii stosuje się zaawansowane metody ścisłego uwzględniania niepewnej informacji a priori, bazujące na twierdzeniu Bayesa. Zachowując wysoką, matematyczną dyscyplinę wnioskowań, moŝna w pełni wykorzystać całą informację zawartą w dacie kalibrowanej. Jednak informacji tej nie jest tam tak wiele, jak wydawałoby się patrząc na skomplikowany kształt rozkładu prawdopodobieństwa wieku kalibrowanego, często przytaczany in extenso w pracach archeologicznych. Sytuacja staje się więc trudna. Komputerowe programy do kalibracji dat radiowęglowych, poza rozkładem w postaci graficznej podają teŝ przedziały wieku, w których rzeczywisty wiek próbki mieści się z zadanym prawdopodobieństwem. Przy tym, ze względu na tradycję rozkładu normalnego, stosuje się dwa prawdopodobieństwa: 0,68 i 0,95. OtóŜ, archeologom, którzy nie poczuwają się do bycia awangardą nauk ścisłych zalecić moŝna uŝywanie wyniku datowania w najprostszej postaci, jako przedziału odpowiadającego prawdopodobieństwu 0,95, przy tym, niech będzie to przedział ciągły, nie poprzerywany odcinkami o nieco niŝszych wartościach prawdopodobieństwa. Prawdopodobieństwo 0,68, to zaledwie 2/3; w jednym przypadku na trzy rzeczywisty wiek będzie poza podawanym przedziałem. Nawet 0,95, to jednak nie 1. Zakładając, Ŝe wszelkie warunki poboru próbki i pomiaru w laboratorium były idealne, i tak, średnio, w co dwudziestym przypadku rzeczywisty wiek będzie poza podawanym przedziałem (o czym, oczywiście nie będzie wiadomo).
Teoria błędów pomiarów geodezyjnych
PodstawyGeodezji Teoria błędów pomiarów geodezyjnych mgr inŝ. Geodeta Tomasz Miszczak e-mail: tomasz@miszczak.waw.pl Wyniki pomiarów geodezyjnych będące obserwacjami (L1, L2,, Ln) nigdy nie są bezbłędne.
Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych. Wykład tutora na bazie wykładu prof. Marka Stankiewicza
Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych Wykład tutora na bazie wykładu prof. Marka Stankiewicza Po co zajęcia w I Pracowni Fizycznej? 1. Obserwacja zjawisk i
Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych. Wykład tutora na bazie wykładu prof. Marka Stankiewicza
Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych Wykład tutora na bazie wykładu prof. Marka tankiewicza Po co zajęcia w I Pracowni Fizycznej? 1. Obserwacja zjawisk i efektów
Rozkład normalny, niepewność standardowa typu A
Podstawy Metrologii i Technik Eksperymentu Laboratorium Rozkład normalny, niepewność standardowa typu A Instrukcja do ćwiczenia nr 1 Zakład Miernictwa i Ochrony Atmosfery Wrocław, listopad 2010 r. Podstawy
Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych
Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych dla studentów Chemii (2018) Autor prezentacji :dr hab. Paweł Korecki dr Szymon Godlewski e-mail: szymon.godlewski@uj.edu.pl
SMOP - wykład. Rozkład normalny zasady przenoszenia błędów. Ewa Pawelec
SMOP - wykład Rozkład normalny zasady przenoszenia błędów Ewa Pawelec 1 iepewność dla rozkładu norm. Zamiast dodawania całych zakresów uwzględniamy prawdopodobieństwo trafienia dwóch wartości: P x 1, x
Komputerowa Analiza Danych Doświadczalnych
Komputerowa Analiza Danych Doświadczalnych dr inż. Adam Kisiel kisiel@if.pw.edu.pl pokój 117b (12b) 1 Materiały do wykładu Transparencje do wykładów: http://www.if.pw.edu.pl/~kisiel/kadd/kadd.html Literatura
Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych
Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych dla studentów Chemii 2007 Paweł Korecki 2013 Andrzej Kapanowski Po co jest Pracownia Fizyczna? 1. Obserwacja zjawisk i
NIEKTÓRE PROBLEMY INTERPRETACJI WYNIKÓW KALIBRACJI DAT RADIOWĘGLOWYCH
światowit xxxix Danuta Joanna Michczyńskay Adam Michczyński Laboratorium Radiowęglowe, Instytut Fizyki, Politechnika Śląska, Gliwice NIEKTÓRE PROBLEMY INTERPRETACJI WYNIKÓW KALIBRACJI DAT RADIOWĘGLOWYCH
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
Zajęcia wprowadzające W-1 termin I temat: Sposób zapisu wyników pomiarów
wielkość mierzona wartość wielkości jednostka miary pomiar wzorce miary wynik pomiaru niedokładność pomiaru Zajęcia wprowadzające W-1 termin I temat: Sposób zapisu wyników pomiarów 1. Pojęcia podstawowe
Wstęp do teorii niepewności pomiaru. Danuta J. Michczyńska Adam Michczyński
Wstęp do teorii niepewności pomiaru Danuta J. Michczyńska Adam Michczyński Podstawowe informacje: Strona Politechniki Śląskiej: www.polsl.pl Instytut Fizyki / strona własna Instytutu / Dydaktyka / I Pracownia
Interpretacja krzywych sondowania elektrooporowego; zagadnienie niejednoznaczności interpretacji (program IX1D Interpex) Etapy wykonania:
Interpretacja krzywych sondowania elektrooporowego; zagadnienie niejednoznaczności interpretacji (program IX1D Interpex) Etapy wykonania: 1. Opisać problem geologiczny, który naleŝy rozwiązać (rozpoznanie
Statystyczne Metody Opracowania Wyników Pomiarów
Statystyczne Metody Opracowania Wyników Pomiarów dla studentów Ochrony Środowiska Teresa Jaworska-Gołąb 2017/18 Co czytać [1] H. Szydłowski, Pracownia fizyczna, PWN, Warszawa 1999. [2] A. Zięba, Analiza
Procedura szacowania niepewności
DOKUMENTACJA SYSTEMU ZARZĄDZANIA LABORATORIUM Procedura szacowania niepewności Stron 7 Załączniki Nr 1 Nr Nr 3 Stron Symbol procedury PN//xyz Data Imię i Nazwisko Podpis Opracował Sprawdził Zatwierdził
DOKUMENTACJA SYSTEMU ZARZĄDZANIA LABORATORIUM. Procedura szacowania niepewności
DOKUMENTACJA SYSTEMU ZARZĄDZANIA LABORATORIUM Procedura szacowania niepewności Szacowanie niepewności oznaczania / pomiaru zawartości... metodą... Data Imię i Nazwisko Podpis Opracował Sprawdził Zatwierdził
Analiza i monitoring środowiska
Analiza i monitoring środowiska CHC 017003L (opracował W. Zierkiewicz) Ćwiczenie 1: Analiza statystyczna wyników pomiarów. 1. WSTĘP Otrzymany w wyniku przeprowadzonej analizy ilościowej wynik pomiaru zawartości
Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych
Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych dla studentów Biologii A i B dr hab. Paweł Korecki e-mail: pawel.korecki@uj.edu.pl http://www.if.uj.edu.pl/pl/edukacja/pracownia_i/
Statystyka hydrologiczna i prawdopodobieństwo zjawisk hydrologicznych.
Statystyka hydrologiczna i prawdopodobieństwo zjawisk hydrologicznych. Statystyka zajmuje się prawidłowościami zaistniałych zdarzeń. Teoria prawdopodobieństwa dotyczy przewidywania, jak często mogą zajść
Rachunek prawdopodobieństwa projekt Ilustracja metody Monte Carlo obliczania całek oznaczonych
Rachunek prawdopodobieństwa projekt Ilustracja metody Monte Carlo obliczania całek oznaczonych Autorzy: Marta Rotkiel, Anna Konik, Bartłomiej Parowicz, Robert Rudak, Piotr Otręba Spis treści: Wstęp Cel
LABORATORIUM Z FIZYKI
LABORATORIUM Z FIZYKI LABORATORIUM Z FIZYKI I PRACOWNIA FIZYCZNA C w Gliwicach Gliwice, ul. Konarskiego 22, pokoje 52-54 Regulamin pracowni i organizacja zajęć Sprawozdanie (strona tytułowa, karta pomiarowa)
Podstawy opracowania wyników pomiarów
Podstawy opracowania wyników pomiarów I Pracownia Fizyczna Chemia C 02. 03. 2017 na podstawie wykładu dr hab. Pawła Koreckiego Katarzyna Dziedzic-Kocurek Instytut Fizyki UJ, Zakład Fizyki Medycznej k.dziedzic-kocurek@uj.edu.pl
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
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
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
ε (1) ε, R w ε WYZNACZANIE SIŁY ELEKTROMOTOTYCZNEJ METODĄ KOMPENSACYJNĄ
WYZNACZANIE SIŁY ELEKTROMOTOTYCZNEJ METODĄ KOMPENSACYJNĄ I. Cel ćwiczenia: wyznaczanie metodą kompensacji siły elektromotorycznej i oporu wewnętrznego kilku źródeł napięcia stałego. II. Przyrządy: zasilacz
Wykład 5: Statystyki opisowe (część 2)
Wykład 5: Statystyki opisowe (część 2) Wprowadzenie Na poprzednim wykładzie wprowadzone zostały statystyki opisowe nazywane miarami położenia (średnia, mediana, kwartyle, minimum i maksimum, modalna oraz
Niepewność pomiaru. Wynik pomiaru X jest znany z możliwa do określenia niepewnością. jest bledem bezwzględnym pomiaru
iepewność pomiaru dokładność pomiaru Wynik pomiaru X jest znany z możliwa do określenia niepewnością X p X X X X X jest bledem bezwzględnym pomiaru [ X, X X ] p Przedział p p nazywany jest przedziałem
CECHOWANIE TERMOELEMENTU Fe-Mo I WYZNACZANIE PUNKTU INWERSJI
INSTYTUT FIZYKI WYDZIAŁ INŻYNIERII PRODUKCJI I TECHNOLOGII MATERIAŁÓW POLITECHNIKA CZĘSTOCHOWSKA PRACOWNIA FIZYKI CIAŁA STAŁEGO Ć W I C Z E N I E N R FCS - 7 CECHOWANIE TERMOELEMENTU Fe-Mo I WYZNACZANIE
Ćwiczenie nr 2: ZaleŜność okresu drgań wahadła od amplitudy
Wydział PRACOWNIA FIZYCZNA WFiIS AGH Imię i nazwisko 1. 2. Temat: Rok Grupa Zespół Nr ćwiczenia Data wykonania Data oddania Zwrot do popr. Data oddania Data zaliczenia OCENA Ćwiczenie nr 2: ZaleŜność okresu
PODSTAWY DATOWANIA RADIOWĘGLOWEGO
Dni Otwarte Wydziału Chemii 2008 PODSTAWY DATOWANIA RADIOWĘGLOWEGO Andrzej Komosa Zakład Radiochemii i Chemii Koloidów UMCS 1 Nagroda Nobla z chemii w roku 1960 Willard Frank Libby 1908-1980 Książka: Radiocarbon
Laboratorium Podstaw Pomiarów
Laboratorium Podstaw Pomiarów Dokumentowanie wyników pomiarów protokół pomiarowy Instrukcja Opracował: dr hab. inż. Grzegorz Pankanin, prof. PW Instytut Systemów Elektronicznych Wydział Elektroniki i Technik
Analiza niepewności pomiarów
Teoria pomiarów Analiza niepewności pomiarów Zagadnienia statystyki matematycznej Dr hab. inż. Paweł Majda www.pmajda.zut.edu.pl Podstawy statystyki matematycznej Histogram oraz wielobok liczebności zmiennej
Często spotykany jest również asymetryczny rozkład gamma (Г), opisany za pomocą parametru skali θ i parametru kształtu k:
Statystyczne opracowanie danych pomiarowych W praktyce pomiarowej często spotykamy się z pomiarami wielokrotnymi, gdy podczas pomiaru błędy pomiarowe (szumy miernika, czynniki zewnętrzne) są na tyle duże,
INSTYTUT ELEKTROENERGETYKI POLITECHNIKI ŁÓDZKIEJ BADANIE PRZETWORNIKÓW POMIAROWYCH
INSTYTUT ELEKTROENERGETYKI POLITECHNIKI ŁÓDZKIEJ ZAKŁAD ELEKTROWNI LABORATORIUM POMIARÓW I AUTOMATYKI W ELEKTROWNIACH BADANIE PRZETWORNIKÓW POMIAROWYCH Instrukcja do ćwiczenia Łódź 1996 1. CEL ĆWICZENIA
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
RAPORT z diagnozy umiejętności matematycznych
RAPORT z diagnozy umiejętności matematycznych przeprowadzonej w klasach pierwszych szkół ponadgimnazjalnych 1 Analiza statystyczna Wskaźnik Liczba uczniów Liczba punktów Łatwość zestawu Wyjaśnienie Liczba
PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH
PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH Dr Benedykt R. Jany I Pracownia Fizyczna Ochrona Środowiska grupa F1 Rodzaje Pomiarów Pomiar bezpośredni - bezpośrednio
Matematyka z el. statystyki, # 6 /Geodezja i kartografia II/
Matematyka z el. statystyki, # 6 /Geodezja i kartografia II/ Uniwersytet Przyrodniczy w Lublinie Katedra Zastosowań Matematyki i Informatyki ul. Głęboka 28, bud. CIW, p. 221 e-mail: zdzislaw.otachel@up.lublin.pl
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
Statystyczne Metody Opracowania Wyników Pomiarów
Statystyczne Metody Opracowania Wyników Pomiarów dla studentów ZMIN Teresa Jaworska-Gołąb 2017/18 Co czytać [1] I Pracownia fizyczna, Andrzej Magiera red., Oficyna Wydawnicza IMPULS, Kraków 2006; http://www.1pf.if.uj.edu.pl/materialy/zalecana-literatura
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
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
Zadania ze statystyki, cz.6
Zadania ze statystyki, cz.6 Zad.1 Proszę wskazać, jaką część pola pod krzywą normalną wyznaczają wartości Z rozkładu dystrybuanty rozkładu normalnego: - Z > 1,25 - Z > 2,23 - Z < -1,23 - Z > -1,16 - Z
POMIAR NAPIĘCIA STAŁEGO PRZYRZĄDAMI ANALOGOWYMI I CYFROWYMI. Cel ćwiczenia. Program ćwiczenia
Pomiar napięć stałych 1 POMIA NAPIĘCIA STAŁEGO PZYZĄDAMI ANALOGOWYMI I CYFOWYMI Cel ćwiczenia Celem ćwiczenia jest poznanie: - parametrów typowych woltomierzy prądu stałego oraz z warunków poprawnej ich
5. WNIOSKOWANIE PSYCHOMETRYCZNE
5. WNIOSKOWANIE PSYCHOMETRYCZNE Model klasyczny Gulliksena Wynik otrzymany i prawdziwy Błąd pomiaru Rzetelność pomiaru testem Standardowy błąd pomiaru Błąd estymacji wyniku prawdziwego Teoria Odpowiadania
KARTA INFORMACYJNA PRZEDMIOTU
Uniwersytet Rzeszowski WYDZIAŁ KIERUNEK Matematyczno-Przyrodniczy Fizyka techniczna SPECJALNOŚĆ RODZAJ STUDIÓW stacjonarne, studia pierwszego stopnia KARTA INFORMACYJNA PRZEDMIOTU NAZWA PRZEDMIOTU WG PLANU
Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności statystycznych
Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności statystycznych Dr inż. Marcin Zieliński I Pracownia Fizyczna dla Biotechnologii, wtorek 8:00-10:45 Konsultacje Zakład Fizyki Jądrowej
LABORATORIUM PODSTAW TELEKOMUNIKACJI
WOJSKOWA AKADEMIA TECHNICZNA im. Jarosława Dąbrowskiego w Warszawie Wydział Elektroniki LABORATORIUM PODSTAW TELEKOMUNIKACJI Grupa Podgrupa Data wykonania ćwiczenia Ćwiczenie prowadził... Skład podgrupy:
SPRAWDZIAN NR 1 ROBERT KOPERCZAK, ID studenta : k4342
TECHNIKI ANALITYCZNE W BIZNESIE SPRAWDZIAN NR 1 Autor pracy ROBERT KOPERCZAK, ID studenta : k4342 Kraków, 22 Grudnia 2009 2 Spis treści 1 Zadanie 1... 3 1.1 Szereg rozdzielczy wag kobiałek.... 4 1.2 Histogram
Statystyki: miary opisujące rozkład! np. : średnia, frakcja (procent), odchylenie standardowe, wariancja, mediana itd.
Wnioskowanie statystyczne obejmujące metody pozwalające na uogólnianie wyników z próby na nieznane wartości parametrów oraz szacowanie błędów tego uogólnienia. Przewidujemy nieznaną wartości parametru
Charakterystyka mierników do badania oświetlenia Obiektywne badania warunków oświetlenia opierają się na wynikach pomiarów parametrów świetlnych. Podobnie jak każdy pomiar, również te pomiary, obarczone
Temat: BADANIE ZGODNOŚCI ROZKŁADU CECHY (EMPIRYCZNEGO) Z ROZKŁADEM TEORETYCZNYM TEST CHI-KWADRAT. Anna Rajfura 1
Temat: BADANIE ZGODNOŚCI ROZKŁADU CECHY (EMPIRYCZNEGO) Z ROZKŁADEM TEORETYCZNYM TEST CHI-KWADRAT Anna Rajfura 1 Przykład wprowadzający Wiadomo, Ŝe 40% owoców ulega uszkodzeniu podczas pakowania automatycznego.
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
Metody probabilistyczne klasyfikatory bayesowskie
Konwersatorium Matematyczne Metody Ekonomii narzędzia matematyczne w eksploracji danych First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit Metody probabilistyczne klasyfikatory bayesowskie Wykład 8 Marcin
Niepewność pomiaru masy w praktyce
Niepewność pomiaru masy w praktyce RADWAG Wagi Elektroniczne Z wszystkimi pomiarami nierozłącznie jest związana Niepewność jest nierozerwalnie związana z wynimiarów niepewność ich wyników. Podając wyniki
Wykład 9. Terminologia i jej znaczenie. Cenzurowanie wyników pomiarów.
Wykład 9. Terminologia i jej znaczenie. Cenzurowanie wyników pomiarów.. KEITHLEY. Practical Solutions for Accurate. Test & Measurement. Training materials, www.keithley.com;. Janusz Piotrowski: Procedury
Hipotezy statystyczne
Hipotezą statystyczną nazywamy każde przypuszczenie dotyczące nieznanego rozkładu badanej cechy populacji, o którego prawdziwości lub fałszywości wnioskuje się na podstawie pobranej próbki losowej. Hipotezy
Statystyczne Metody Opracowania Wyników Pomiarów
Statystyczne Metody Opracowania Wyników Pomiarów dla studentów ZMIN Teresa Jaworska-Gołąb 2018/19 Co czytać [1] I Pracownia fizyczna, Andrzej Magiera red., Oficyna Wydawnicza IMPULS, Kraków 2006; http://www.1pf.if.uj.edu.pl/materialy/zalecana-literatura
Sprawdzenie narzędzi pomiarowych i wyznaczenie niepewności rozszerzonej typu A w pomiarach pośrednich
Podstawy Metrologii i Technik Eksperymentu Laboratorium Sprawdzenie narzędzi pomiarowych i wyznaczenie niepewności rozszerzonej typu A w pomiarach pośrednich Instrukcja do ćwiczenia nr 4 Zakład Miernictwa
Zadania ze statystyki, cz.7 - hipotezy statystyczne, błąd standardowy, testowanie hipotez statystycznych
Zadania ze statystyki, cz.7 - hipotezy statystyczne, błąd standardowy, testowanie hipotez statystycznych Zad. 1 Średnia ocen z semestru letniego w populacji studentów socjologii w roku akademickim 2011/2012
Weryfikacja hipotez statystycznych
Weryfikacja hipotez statystycznych Hipoteza Test statystyczny Poziom istotności Testy jednostronne i dwustronne Testowanie równości wariancji test F-Fishera Testowanie równości wartości średnich test t-studenta
ROZKŁAD NORMALNY. 2. Opis układu pomiarowego
ROZKŁAD NORMALNY 1. Opis teoretyczny do ćwiczenia zamieszczony jest na stronie www.wtc.wat.edu.pl w dziale DYDAKTYKA FIZYKA ĆWICZENIA LABORATORYJNE (Wstęp do teorii pomiarów). 2. Opis układu pomiarowego
PRZETWORNIKI C / A PODSTAWOWE PARAMETRY
PRZETWORIKI C / A PODSTAWOWE PARAMETRY Rozdzielczość przetwornika C/A - Określa ją liczba - bitów słowa wejściowego. - Definiuje się ją równieŝ przez wartość związaną z najmniej znaczącym bitem (LSB),
Elementy modelowania matematycznego
Elementy modelowania matematycznego Modelowanie algorytmów klasyfikujących. Podejście probabilistyczne. Naiwny klasyfikator bayesowski. Modelowanie danych metodą najbliższych sąsiadów. Jakub Wróblewski
Hipotezy statystyczne
Hipotezy statystyczne Hipotezą statystyczną nazywamy każde przypuszczenie dotyczące nieznanego rozkładu badanej cechy populacji, o którego prawdziwości lub fałszywości wnioskuje się na podstawie pobranej
Zastosowanie Excela w matematyce
Zastosowanie Excela w matematyce Komputer w dzisiejszych czasach zajmuje bardzo znamienne miejsce. Trudno sobie wyobrazić jakąkolwiek firmę czy instytucję działającą bez tego urządzenia. W szkołach pierwsze
AKADEMIA GÓRNICZO HUTNICZA Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Elektroniki Katedra Elektroniki
AKADEMIA GÓRNICZO HUTNICZA Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Elektroniki Katedra Elektroniki Laboratorium Techniki Sensorowej Ćwiczenie nr 2 Badanie własności dynamicznych termopary OPIS
Prawdopodobieństwo i rozkład normalny cd.
# # Prawdopodobieństwo i rozkład normalny cd. Michał Daszykowski, Ivana Stanimirova Instytut Chemii Uniwersytet Śląski w Katowicach Ul. Szkolna 9 40-006 Katowice E-mail: www: mdaszyk@us.edu.pl istanimi@us.edu.pl
W rachunku prawdopodobieństwa wyróżniamy dwie zasadnicze grupy rozkładów zmiennych losowych:
W rachunku prawdopodobieństwa wyróżniamy dwie zasadnicze grupy rozkładów zmiennych losowych: Zmienne losowe skokowe (dyskretne) przyjmujące co najwyżej przeliczalnie wiele wartości Zmienne losowe ciągłe
Możliwość wykorzystania radiowęglowej metody datowania w badaniach grobu Mikołaja Kopernika 1
Michał Kokowski (red.), TAJEMNICA GROBU MIKOŁAJA KOPERNIKA. DIALOG EKSPERTÓW (KRAKÓW, 22 23 II 2010) POLSKA AKADEMIA UMIEJĘTNOŚCI CENTRUM KOPERNIKA BADAŃ INTERDYSCYPLINARNYCH Adam WALANUS a, Michał KOKOWSKI
Ćwiczenie z fizyki Doświadczalne wyznaczanie ogniskowej soczewki oraz współczynnika załamania światła
Ćwiczenie z fizyki Doświadczalne wyznaczanie ogniskowej soczewki oraz współczynnika załamania światła Michał Łasica klasa IIId nr 13 22 grudnia 2006 1 1 Doświadczalne wyznaczanie ogniskowej soczewki 1.1
Statystyki: miary opisujące rozkład! np. : średnia, frakcja (procent), odchylenie standardowe, wariancja, mediana itd.
Wnioskowanie statystyczne obejmujące metody pozwalające na uogólnianie wyników z próby na nieznane wartości parametrów oraz szacowanie błędów tego uogólnienia. Przewidujemy nieznaną wartości parametru
Dokładność pomiaru: Ogólne informacje o błędach pomiaru
Dokładność pomiaru: Rozumny człowiek nie dąży do osiągnięcia w określonej dziedzinie większej dokładności niż ta, którą dopuszcza istota przedmiotu jego badań. (Arystoteles) Nie można wykonać bezbłędnego
Typowe błędy w analizie rynku nieruchomości przy uŝyciu metod statystycznych
Typowe błędy w analizie rynku nieruchomości przy uŝyciu metod statystycznych Sebastian Kokot XXI Krajowa Konferencja Rzeczoznawców Majątkowych, Międzyzdroje 2012 Rzetelnie wykonana analiza rynku nieruchomości
Biostatystyka, # 3 /Weterynaria I/
Biostatystyka, # 3 /Weterynaria I/ dr n. mat. Zdzisław Otachel Uniwersytet Przyrodniczy w Lublinie Katedra Zastosowań Matematyki i Informatyki ul. Głęboka 28, p. 221 bud. CIW, e-mail: zdzislaw.otachel@up.lublin.pl
Statystyka i eksploracja danych
Wykład II: i charakterystyki ich rozkładów 24 lutego 2014 Wartość oczekiwana Dystrybuanty Słowniczek teorii prawdopodobieństwa, cz. II Wartość oczekiwana Dystrybuanty Słowniczek teorii prawdopodobieństwa,
Określanie niepewności pomiaru
Określanie niepewności pomiaru (Materiały do ćwiczeń laboratoryjnych z przedmiotu Materiałoznawstwo na wydziale Górnictwa i Geoinżynierii) 1. Wprowadzenie Pomiar jest to zbiór czynności mających na celu
Analiza zdolności procesu
Analiza zdolności - przegląd Analiza zdolności procesu Zdolność procesu dla danych alternatywnych Obliczanie DPU, DPM i DPMO. Obliczanie poziomu sigma procesu. Zdolność procesu dla danych liczbowych Obliczanie
Wprowadzenie do rachunku niepewności pomiarowej. Jacek Pawlyta
Wprowadzenie do rachunku niepewności pomiarowej Jacek Pawlyta Fizyka Teorie Obserwacje Doświadczenia Fizyka Teorie Przykłady Obserwacje Przykłady Doświadczenia Przykłady Fizyka Potwierdzanie bądź obalanie
WYZNACZANIE PRACY WYJŚCIA ELEKTRONÓW Z LAMPY KATODOWEJ
INSTYTUT FIZYKI WYDZIAŁ INŻYNIERII PRODUKCJI I TECHNOLOGII MATERIAŁÓW POLITECHNIKA CZĘSTOCHOWSKA PRACOWNIA FIZYKI CIAŁA STAŁEGO Ć W I C Z E N I E N R FCS - WYZNACZANIE PRACY WYJŚCIA ELEKTRONÓW Z LAMPY
ZADANIA ROZRYWAJĄCE W TESTACH. 1. Co to jest zadanie rozrywające?
Ewa Stożek OKE Łódź ZADANIA ROZRYWAJĄCE W TESTACH Na podstawie analizy danych empirycznych ze sprawdzianu i roku wyodrębniono zadania odpowiedzialne za dwumodalność rozkładu wyników tych testów. Takie
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
Zmierzyłem i co dalej? O opracowaniu pomiarów i analizie niepewności słów kilka
Zmierzyłem i co dalej? O opracowaniu pomiarów i analizie niepewności słów kilka Jakub S. Prauzner-Bechcicki Grupa: Chemia A Kraków, dn. 7 marca 2018 r. Plan wykładu Rozważania wstępne Prezentacja wyników
STATYSTYKA MATEMATYCZNA. rachunek prawdopodobieństwa
STATYSTYKA MATEMATYCZNA rachunek prawdopodobieństwa treść Zdarzenia losowe pojęcie prawdopodobieństwa prawo wielkich liczb zmienne losowe rozkłady teoretyczne zmiennych losowych Zanim zajmiemy się wnioskowaniem
jest rozwiązaniem równania jednorodnego oraz dla pewnego to jest toŝsamościowo równe zeru.
Układy liniowe Układ liniowy pierwszego rzędu, niejednorodny. gdzie Jeśli to układ nazywamy jednorodnym Pamiętamy, Ŝe kaŝde równanie liniowe rzędu m moŝe zostać sprowadzone do układu n równań liniowych
Pomiar rezystancji metodą techniczną
Pomiar rezystancji metodą techniczną Cel ćwiczenia. Poznanie metod pomiarów rezystancji liniowych, optymalizowania warunków pomiaru oraz zasad obliczania błędów pomiarowych. Zagadnienia teoretyczne. Definicja
Pracownia Astronomiczna. Zapisywanie wyników pomiarów i niepewności Cyfry znaczące i zaokrąglanie Przenoszenie błędu
Pracownia Astronomiczna Zapisywanie wyników pomiarów i niepewności Cyfry znaczące i zaokrąglanie Przenoszenie błędu Każdy pomiar obarczony jest błędami Przyczyny ograniczeo w pomiarach: Ograniczenia instrumentalne
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
ANALIZA WYNIKÓW EGZAMINU GIMNAZJALNEGO 2012
PUBLICZNE GIMNAZJUM IM. KRÓLA JANA KAZIMIERZA W RAJCZY ANALIZA WYNIKÓW EGZAMINU GIMNAZJALNEGO 2012 CZĘŚĆ MATEMATYCZNO PRZYRODNICZA Egzamin Gimnazjalny w części matematyczno przyrodniczej składał się z
ĆWICZENIE 13 TEORIA BŁĘDÓW POMIAROWYCH
ĆWICZENIE 13 TEORIA BŁĘDÓW POMIAROWYCH Pomiary (definicja, skale pomiarowe, pomiary proste, złożone, zliczenia). Błędy ( definicja, rodzaje błędów, błąd maksymalny i przypadkowy,). Rachunek błędów Sposoby
4. Postęp arytmetyczny i geometryczny. Wartość bezwzględna, potęgowanie i pierwiastkowanie liczb rzeczywistych.
Jarosław Wróblewski Matematyka dla Myślących, 008/09. Postęp arytmetyczny i geometryczny. Wartość bezwzględna, potęgowanie i pierwiastkowanie liczb rzeczywistych. 15 listopada 008 r. Uwaga: Przyjmujemy,
Wykład Centralne twierdzenie graniczne. Statystyka matematyczna: Estymacja parametrów rozkładu
Wykład 11-12 Centralne twierdzenie graniczne Statystyka matematyczna: Estymacja parametrów rozkładu Centralne twierdzenie graniczne (CTG) (Central Limit Theorem - CLT) Centralne twierdzenie graniczne (Lindenberga-Levy'ego)
WIELOMIANY I FUNKCJE WYMIERNE
WIELOMIANY I FUNKCJE WYMIERNE. RozwiąŜ nierówność.. Dla jakiej wartości parametru a R wielomian W() = ++ a dzieli się bez reszty przez +?. Rozwiązać nierówność: a) 5 b) + 4. Wyznaczyć wartości parametru
Sposoby opisu i modelowania zakłóceń kanałowych
INSTYTUT TELEKOMUNIKACJI ZAKŁAD RADIOKOMUNIKACJI Instrukcja laboratoryjna z przedmiotu Podstawy Telekomunikacji Sposoby opisu i modelowania zakłóceń kanałowych Warszawa 2010r. 1. Cel ćwiczeń: Celem ćwiczeń
Komentarz Sesja letnia zawód: zawód: technik elektronik 311 [07] 1. Treść zadania egzaminacyjnego wraz z załącznikami.
Komentarz Sesja letnia zawód: zawód: technik elektronik 311 [07] 1. Treść zadania egzaminacyjnego wraz z załącznikami. 1 2 3 4 5 6 1. Przykładowe rozwiązania zadania egzaminacyjnego wraz z komentarzem
Analiza statystyczna w naukach przyrodniczych
Analiza statystyczna w naukach przyrodniczych Po co statystyka? Człowiek otoczony jest różnymi zjawiskami i próbuje je poznać, dowiedzieć się w jaki sposób funkcjonują, jakie relacje między nimi zachodzą.
Wykład 4 Przebieg zmienności funkcji. Badanie dziedziny oraz wyznaczanie granic funkcji poznaliśmy na poprzednich wykładach.
Wykład Przebieg zmienności funkcji. Celem badania przebiegu zmienności funkcji y = f() jest poznanie ważnych własności tej funkcji na podstawie jej wzoru. Efekty badania pozwalają naszkicować wykres badanej