Wykłady z fizyki FIZYKA II

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Wykłady z fizyki FIZYKA II"

Transkrypt

1 POLITECHNIKA OPOLSKA WYDZIAŁ INŻYNIERII PRODUKCJI I LOGISTYKI Istytt Matematyk Fzyk Katedra Fzyk Wykłady z fzyk FIZYKA II dr Barbara Klmesz Poltechka Opolska Opole Uversty of Techology Wydzał IżyerI Prodkcj Logstyk Faclty of Prodcto Egeerg ad Logstcs

2 SPRAWY ORGANIZACYJNE Wark ogóle zalczea zajęć (Reglam Stdów a PO): ) fgrowae azwska stdeta a protokołach zalczeowych egzamacyjych oraz posadae dokmet potwerdzającego tożsamość ( 5 RSPO); ) zalczee przedmot eobjętego egzamem dokoywae jest a podstawe zalczea wszystkch form zajęć prowadzoych w ramach tego przedmot ( 6 pkt.3 RSPO); 3) w przypadk różych form zajęć (w tym wykładów e kończących sę egzamem) zalczee zajęć dokoywae jest a podstawe weryfkacj efektów kształcea w forme prac kotrolych, sprawdzaów, projektów, referatów oraz ych form sprawdzaa wedzy, mejętośc kompetecj społeczych, a także obecośc a zajęcach, za wyjątkem wykładów ( 6 pkt.6 RSPO).

3 SPRAWY ORGANIZACYJNE Formalym potwerdzeem zalczea poszczególych form zajęć jest wps ocey do protokoł, z zastosowaem poższej skal oce ( 6 pkt.5 RSPO): ocea słowa skrót zaps lczbowy bardzo dobry bdb 5,0 dobry pls db pls 4,5 dobry db 4,0 dostateczy pls dst pls 3,5 dostateczy dst 3,0 edostateczy d,0

4 SPRAWY ORGANIZACYJNE Zalczee wykład: ) zalczea ższych form zajęć dydaktyczych oraz wykładów eobjętych egzamem dokoją prowadzący te zajęca, przed rozpoczęcem sesj egzamacyjej ( 6 pkt.7 RSPO), tj. przed 9 czerwca 09 r. (sem. let rok akademckego 08/09) ) kolokwm zalczeowe w forme psemej: 0 czerwca 09 r. (edzela ) Materały dydaktycze dotyczące wykładów:

5 EFEKTY KSZTAŁCENIA (WIEDZA) stdet ma podstawową wedzę w zakrese fzyk, obejmjącą fzykę atomową, w tym wedzę ezbędą do zrozmea fzyczych podstaw klczowych zagadeń z zakres stdowaego kerk stdów (w, l ) ; stdet ma elemetarą wedzę a temat plaowaa wykoywaa eksperymetów fzyczych, za rozme metody pomar podstawowych welkośc fzyczych oraz szacowaa epewośc pomarowych (l ).

6 EFEKTY KSZTAŁCENIA (UMIEJĘTNOŚCI) stdet potraf pozyskwać formacje z lteratry ych źródeł, tegrować zyskae formacje, dokoywać ch terpretacj, a także wycągać wosk oraz formłować zasadać ope (w, l ) ; stdet potraf zaplaować przeprowadzć eksperymety fzycze, opracować terpretować zyskae wyk, wycągać formłować właścwe wosk, zasadać ope oraz opracować dae w postac zwęzłego sprawozdaa (l ) ; stdet potraf pracować dywdale w zespole, stosować zasady bezpeczeństwa hgey pracy oraz oszacować czas potrzeby a realzację zlecoego zadaa zapewający dotrzymae termów ( l ).

7 EFEKTY KSZTAŁCENIA (KOMPETENCJE SPOŁECZNE) stdet ma śwadomość odpowedzalośc za pracę własą oraz gotowość podporządkowaa sę zasadom pracy w zespole pooszea odpowedzalośc za wspóle realzowae zadaa ( l ) ; stdet ma śwadomość ważośc przestrzegaa zasad etyk zawodowej społeczej, poszaowaa różorodośc poglądów oraz jest śwadom ważośc postępowaa zgodego z dchem profesjoalzm ( l ).

8 ZALECANA LITERATURA R. Resck, D. Hallday: FIZYKA Warszawa; (tom ), PWN J. Massalsk, M. Massalska: FIZYKA DLA INŻYNIERÓW (część ), WNT Warszawa; J. Orear: FIZYKA (tom ), WNT Warszawa; Cz. Bobrowsk: FIZYKA - KRÓTKI KURS, WNT Warszawa; M. Skorko: FIZYKA, PWN Warszawa; A. Skeck, A. Zagórsk: FIZYKA CIAŁA STAŁEGO, WNT Warszawa; B. N. Bszmaow, J. A. Chromow: FIZYKA STAŁEGO, WNT Warszawa. CIAŁA

9 TEMATYKA WYKŁADÓW Fale elektromagetycze. Promeowae śwetle. Śwatło a zjawska kwatowo - optycze. Elektryczość magetyzm - rch aładowaych. Dalzm korpsklaro - falowy śwatła. cząstek Fzyka atom jądra atomowego. Promee RTG a promeotwórczość atrala. Podstawy krystalograf. Strktra cał stałych. Elemety teor przewodctwa elektryczego metal półprzewodków.

10 RACHUNEK NIEPEWNOŚCI POMIARU W rok 995 Mędzyarodowa Orgazacja Normalzacyja (ISO) w porozme z szeregem śwatowych orgazacj akowo - techczych zgodła mędzyarodowe ormy dotyczące termolog sposob określea epewośc pomarowych ( Gde to Epresso of Ucertaty Measremet, Iteratoal Orgazato for Stadarzato (ISO), Geeva 995): a) rozróżee epewośc pomarowych od błędów pomarowych; b)przyjęce jako mary epewośc epewośc stadardowej, która odpowada odchyle stadardowem w rozkładze ormalym; c) rozróżee ocey epewośc wyków pomarowych opartych ścśle a rozkładze ormalym (metody typ A) od ych metod ocey (metody typ B); d)a klasyfkacja błędów w pomarach; e) rozróżee pomarów eskorelowaych skorelowaych w pomarach złożoych; f) wprowadzee owej welkośc: epewośc rozszerzoej ; g)określee sposob zaps wyków pomarowych ch epewośc.

11 EKSPERYMENT FIZYCZNY Pomary fzycze są dokoywae tylko ze skończoą dokładoścą. Im doskoalsze jest dośwadczee, tym mejsze są epewośc pomarowe. Rozbeżośc pomędzy teorą a eksperymetem zależą od: a) edoskoałość przyrządów pomarowych; b)edoskoałośc eksperymetatora (eprecyzyjość zmysłów osoby dokojącej pomar); c) edoskoałośc obektów merzoych; Każdą merzalą własość zjawska lb sbstacj azywamy welkoścą fzyczą. Zbór welkośc fzyczych występjących w daej dzedze wedzy azywamy kładem welkośc: a) welkośc podstawowe - mowe przyjęte welkośc wyrażające prawa przyrody defjące e welkośc fzycze daego kład (e mogą być określoe za pomocą rówań defcyjych); b) welkośc pochode - welkośc defowae za pomocą welkośc podstawowych.

12 EKSPERYMENT FIZYCZNY (c.d.) Pomar welkośc fzyczej polega a wyzacze lczbowego stosk daej welkośc do welkośc tego samego rodzaj, przyjętej za jedostkę: a) pomar bezpośred (p. t, l, m, I, tp. ), b)pomar pośred (p. R, T, g, tp. ). W fzyce steje klka kładów jedostek różących sę wyborem welkośc podstawowych ch jedostek (CGS, CGEES, CGSEM, kład Gassa - meszay). Od lat sześćdzesątych zaleca sę powszeche stawowe stosowae kład jedostek SI (System Iteratoal d Utes): a) jedostk podstawowe (7), b)jedostk zpełające (). Oprócz jedostek podstawowych pochodych moża żywać jedostek wtórych, które są ch welokrotoścam lb podwelokrotoścam. Jedostk wtóre wyraża sę przez dodae do azwy jedostk podstawowej odpowedego przedrostka, co jest rówoważe pomoże jedostk przez czyk rówy pewej potędze lczby 0.

13 UKŁAD JEDNOSTEK SI Lp. azwa jedostka welkość fzycza. metr m dłgość. klogram kg masa 3. sekda s czas 4. amper A atężee prąd elektryczego 5. kelw K temperatra 6. kadela cd atężee śwatła 7. mol mol lość mater 8. rada rad kąt płask 9. sterada sr kąt bryłowy

14 JEDNOSTKI WTÓRNE przedrostek ozaczee możk eksa E 0 8 peta P 0 5 tera T 0 gga G 0 9 mega M 0 6 klo k 0 3 hekto h 0 deka da decy d 0 - cety c 0 - ml m 0-3 mkro μ 0-6 ao 0-9 pko p 0 - femto f 0-5 atto a 0-8

15 PODSTAWOWE POJĘCIA Każda welkość fzycza jest welkoścą rzeczywstą, tz. posada wartość rzeczywstą zwaą wartoścą prawdzwą. Nepewość pomar jest zwązaym z wykem pomar parametrem, charakteryzjącym rozrzt wartośc wyków pomarów, które moża w zasadoy sposób przypsać wartośc merzoej. Nepewość występjąca w pomarze akowym ozacza emożlwy do kęca czyk erozerwale zwązay z stotą samego pomar. Rachek epewośc jest eodłączym składkem opracowaa daych pomarowych, którego zadaem jest choćby przyblżoe oszacowae rozrzt wyków pomarów. Nepewość a błąd pomar: a) błąd pomar (błąd bezwzględy pomar) - lczba losowa, której wartośc przewdzeć sę e da (różca mędzy wykem pomar a wartoścą mowe prawdzwą 0 ) ( ) b)epewość stadardowa - mara dokładośc pomar, czyl oszacowae odchylea stadardowego (oz., (), (stężee NaCl)). 0

16 PODSTAWOWE POJĘCIA (c.d.) Rozróżamy: a) błędy przypadkowe - rozłożoe statystycze rozmae jako różca mędzy daym wykem pomar a średą z eskończoej ch lczby; b)błędy grbe - dające sę elmować (łatwo zaważale), powstają wsktek fałszywego odczyt przyrząd lb ewdetej pomyłk merzącego; c) błędy systematycze - wykające z wadlwego dzałaa przyrząd pomarowego lb źle zaprojektowaego dośwadczea, możlwe do skorygowaa (stała, co do zak, różca mędzy wartoścam zmerzoym a wartoścą prawdzwą). Wymar epewośc stadardowej () jest tak sam jak wymar welkośc merzoej, zaś wymagay przed symbolem epewośc zak ± meśc sę w jej defcj dlatego jest pomjay w zapse. Nepewość stadardowa względa, czyl loraz epewośc stadardowej welkośc merzoej jest welkoścą bezwymarową, często wyrażaą w procetach: r ()[%] () 00%

17 NIEPEWNOŚĆ POMIARU Isteje wele źródeł epewośc pomar: a) epeła defcja welkośc merzoej (określee daej welkośc fzyczej lega zmae wraz z rozwojem ak); b)fakt, że przyrząd, merk, wzorzec e jest dealą realzacją defcj welkośc fzyczej (p. ścśle zwązay z prędkoścą śwatła w próż wzorzec czas, którego wartość welokrote zmeao a sktek rozwoj coraz dokładejszych metod pomarowych); c) ereprezetatywość ser wyków pomarów (p. zbyt mała lczba); d)edokłada zajomość czyków zewętrzych mających wpływ a pomar (p. dryft temperatry, estable zaslae); e) błędy obserwatora podczas odczytów wskazań przyrządów; f) skończoa zdolość rozdzelcza przyrządów stosowaych w pomarach; g)edokładość stosowaych wzorców materałów odesea; h)edokłade wartośc stałych lb parametrów pochodzących z ych źródeł; ) przyblżea praszczające przyjęte w procedrze pomarowej; j) zmay kolejych wyków pomarów welkośc merzoej w pozore detyczych warkach.

18 OCENA NIEPEWNOŚCI POMIARÓW Metoda typ A: opera sę a statystyczej aalze ser pomarów bezpośredch (p. rozkład prawdopodobeństwa Gassa); wymaga odpowedo dżej lczby powtórzeń pomar (wark pomar lb merzoy obekt mogą legać zmaom podczas trwaa eksperymet); ma zastosowae główe do błędów przypadkowych. Metoda typ B: opera sę a akowym osądze eksperymetatora wykorzystjącym wszystke formacje o pomarze źródłach jego epewośc (rozkład prawdopodobeństwa przyjętego przez obserwatora); stosje sę gdy statystycza aalza e jest możlwa (dostępy jest tylko jede wyk pomar lb sera wyków e wykazje rozrzt); ma zastosowae główe do błęd systematyczego.

19 METODA TYPU A W metodze typ A dobrym oszacowaem (estymatorem) wartośc mowe prawdzwej 0 (w rzeczywstośc e zamy prawdzwej wartośc merzoej) ser pomarów,,..., (gdze jest lczbą pomarów) jest średa arytmetycza: * teoretycze, jeżel metoda pomarowa pozbawoa jest wpływów błędów systematyczych dla średa arytmetycza staje sę wartoścą prawdzwą; Wartość eksperymetalego odchylea stadardowego (dla pojedyczego pomar) charakteryzjącego rozrzt wyków ser pomarów tej samej welkośc merzoej: s( Nepewość stadardowa wyk (odchylee stadardowe eksperymetale średej arytmetyczej): * dokładość 0-30% (5-0 pomarów) ) A ( () s( ) ) ( ) ()

20 ROZKŁAD NORMALNY GAUSSA Jeżel wyk ser pomarów są otrzymae w sposób ezależy w warkach zapewających taką samą dokładość pomar, a także jeżel lczba pomarów staje sę zacząco dża (w praktyce wystarcza 0-30) to zmea losowa jaką jest wyk pomar podlega tzw. rozkładow ormalem (Gassa). Rozkład te określa fkcja gęstośc prawdopodobeństwa f(): f() () σ π e (μ) σ (wartość oczekwaa) (odchylee stadardowe) * Prawdopodobeństwo zyskaa wyków: w przedzale ( ) ok. 68,7 % ( 68,3 ); w przedzale ( ) ok. 95,45 %; w przedzale ( ) ok. 99,73 %; poza przedzałem ( ) jest estote (mejsze od 0,3 %). f()

21 A () ( ( -) ) 6,360(58) PRZYKŁAD W wyk przeprowadzea ser ezależych pomarów pewej welkośc fzyczej otrzymao astępjące wyk: = 6,, = 6,4, 3 = 6,0, 4 = 6,4, 5 = 6,6, 6 = 6,4, 7 = 6,, 8 = 6,6, 9 = 6,4, 0 = 6,4 = 4,6. Podaj ajlepsze przyblżea wykoaego pomar jego epewość stadardową. Za wyk pomar przyjmjemy wartość lczbową estymatora wartośc oczekwaej, czyl wartość średej arytmetyczej wyków ( 6,36 ), a epewość stadardową lczymy astępjąco: 0, * Decyzja, gdze wyzaczyć grace absrdalego eprawdopodobeństwa (odrzcea daych pomarowych) zależy od eksperymetatora. 0,058 ( ) 6, -0,6 0,056 6,4 0,04 0, ,0-0,36 0,96 4 6,4 0,04 0, ,6 0,4 0, ,4 0,04 0, , -0,6 0, ,6 0,4 0, ,4 0,04 0, ,4 0,04 0, ,6 0 ( ) 0,304

22 METODA STUDENTA Do określea epewośc małej lczby pomarów tzw. próbk losowej (p. < 5) stosjemy metodę stdeta. Oblczamy wartość średą, eksperymetale odchylee stadardowe s( ) oraz odchylee stadardowe eksperymetale średej arytmetyczej () określamy a le ależy rozszerzyć przedzał (), aby prawdopodobeństwo zalezea wartośc rzeczywstej w rozszerzoym przedzale było rówe prawdopodobeństw zalezea wartośc rzeczywstej w przedzale określoym dla bardzo dżej lczby pomarów. [ t(,α) ()] t (, α) - współczyk stdeta, - lczba pomarów, α - postloway pozom fośc. = 0,5 = 0,68 = 0,95 = 0,99,00,0,7 636,6 3 0,8,3 4,3 3,6 4 0,77,3 3,,9 5 0,74,,8 8,6 0 0,70,,3 4,8 0 0,68,0,0 3,3 0,674,036,960 3,9

23 METODA TYPU B Najważejszym zadaem ocey typ B jest określee epewośc wykających ze skończoej dokładośc przyrządów pomarowych wśród, których możemy wyróżć dwe grpy: a) przyrządy proste (różego rodzaj przymary, swmark, śrby mkrometrycze, klasycze stopery, termometry, wag szalkowe oraz wskazówkowe merk welkośc elektryczych) - epewość wzorcowaa d (blżej esprecyzowaa dokładość ) stosowaego przyrząd jest rówa wartośc jego dzałk elemetarej; * zwększee lb zmejszee wartość epewośc wzorcowaa poza wartość ajmejszej dzałk (p. ½, ¼ lb jej welokrotość) zależy wyłącze od tcj eksperymetatora Δ d klasa zakres 00 (klasa dokładośc merka aalogowego) b)elektrocze merk cyfrowe (p. merk elektrycze, wag elektrocze, stopery) - podawaa z regły przez prodceta rzeczywsta epewość pomar jest eco wększa ż odpowadająca zmae ostatej cyfry wartość ajmejszej dzałk Δ d C C C - łamek welkośc merzoej (klasa merka, k p.r. = 3); C - łamek zakres.

24 METODA TYPU B (c.d.) Zając wartość epewośc wzorcowaa d możemy wyzaczyć epewość stadardową () welkośc merzoej bezpośredo metodą typ B: B () B Δ () d 3 0,58 Δ Δ d 6 (jedostajy rozkład prostokąty) (symetryczy rozkład trójkąty) Drgm przyczykem epewośc pomarów e wykazjących rozrzt jest epewość eksperymetatora e spowodowaa przyczyam zaym eksperymetatorow od ego ezależym (p. refleks, podzelość wag, zdolość do kocetracj czy metalość). W cel określea tej epewośc e eksperymetator ms skorzystać ze swojego dośwadczea wedzy, a wykającą stąd epewość stadardową wyzaczyć z wzor: Nepewoścam obarczoe są róweż wyk zaczerpęte z lteratry t (wartość prędkośc dźwęk, prędkość śwatła, gęstość materał, tp.): B () B d () Δ t 3 Δ e 3

25 METODA TYPU B (c.d.) Jeżel występją wszystke wcześej opsae epewośc razem, to epewość stadardowa daa jest wzorem: B () (Δ d ) (Δe ) 3 PRZYKŁAD (Δ ) Woltomerzem wskazówkowym o zakrese pomarowym z = 00 V zmerzoo apęce U = 80 V. Wedząc, że skala przyrząd posada 00 dzałek, oblcz epewość stadardową pomar względając epewość eksperymetatora. t Δ U d V Δ U e 00V 00 dz 0,5V B () (Δ U) d (ΔeU) 3 0,5 3,5 3 0,65 V

26 METODY TYPU A B Jeżel występją obydwa typy epewośc A B rówocześe, to ależy posłżyć sę wzorem a epewość stadardową całkowtą: c () A () B () ( (-) PRZYKŁAD 3 Sekdomerzem o dzałce elemetarej rówej 0, s zmerzoo 5-krote czas trwaa pewego zjawska otrzymjąc astępjące wyk: t = 4,8 s, t = 5,0 s, t 3 = 5, s, t 4 = 5, s, t 5 = 5,4 s. Eksperymetator oceł epewość systematyczą zwązaą z wyborem chwl włączea wyłączea stopera a 0,4 s oraz dokładość odczyt ze skal 0, s. Podaj ajlepsze przyblżee wyk pomar określ jego epewość. 5 (średa arytmetycza) t t 5 5,s ) (Δd ) 3 (Δe ) 3 (Δt ) 3 A (t) 54 5 (t t) 0,0s (odchylee stadardowe typ A)

27 METODY TYPU A B (c.d.) (epewośc typ B) Δ Δ Δ d e e t t t 0,s 0,4s 0,s Odchylee stadardowe typ B: B (t) (Δ d t) (Δet 3 Δ e t) (0,) (0,4 0,) 3 0,36s Nepewość stadardowa całkowta: c (t) A (t) A (t) (0,0) (0,36) 0,37s Ostateczy wyk pomar: t 5,(37)s

28 PRAWO PRZENOSZENIA NIEPEWNOŚCI Jeżel y jest welkoścą merzoą pośredo zależy od k welkośc merzoych bezpośredo, to złożoą epewość stadardową c (y) wyzaczoej welkośc y = f( k ) lb y = f(,, 3,, k ) oblczamy a podstawe prawa przeoszea (propagacj) epewośc. Bardzo ważym jest jedak w tym przypadk, rozróżee czy welkośc były zmerzoe bezpośredo w pomarach eskorelowaych czy też w pomarach skorelowaych: a) pomary pośrede eskorelowae - każdą z welkośc { k } merzymy ezależe za pomocą ego przyrząd (każdą z welkośc możemy merzyć w ym czase przy zmae stotych czyków, ale zachowjąc wark odtwarzalośc pomarów); b)pomary pośrede skorelowae - pomar polega a odczyta wartośc wszystkch welkośc { k } w tych samych warkach, bez wprowadzea jakchkolwek zma w kładze pomarowym w tym samym czase (w warkach gwaratjących powtarzalość wyków). W przypadk pomarów skorelowaych, dodatkowo możemy przeprowadzć oblczea ścsłe lb proszczoe.

29 ) )( ( y y y ) ( y (y) ) ( y (y) () d dy (y) j k k j j 3 j k c k c Jeżel zae są wyk pomarów określoe w pojedyczym pomarze lb w ser pomarów (w tym przypadk za wyk pomar ależy przyjąć wartość średej arytmetyczej) oraz odpowede epewośc stadardowe ( ), ( ), ( 3 ),...( k ) wyzaczoe w tak sposób jak dla pomar bezpośredego (metodam typ A lb B), to epewość złożoą lczymy: fkcja jedej zmeej f. wel zmeych (szereg Taylora względający tylko wyraz lowy rozwęca) f. elowa (rozwęce w szereg Taylora względający wyrazy wyższego rzęd) POMIARY POŚREDNIE NIESKORELOWANE

30 PRZYKŁAD 4 Nech welkość fzycza y będze fkcją welkośc, zmerzoych w bezpośredch pomarach eskorelowaych, zadaą wzorem: gdze a b są welkoścam stałym. Oblcz epewość złożoą welkośc y zając wartośc zmerzoe, epewośc stadardowe ( ) ( ) oraz stałe a b. pochode cząstkowe y po zmeych epewość złożoa welkośc y (prawo przeoszea epewośc) ) ( ) (36b ) ( ) (4a ) ( y ) ( y (y) 6b y a y b a y 4 c 3

31 ZŁOŻONA NIEPEWNOŚĆ WZGLĘDNA Prawo przeoszea epewośc możemy róweż zastosować do oblczea złożoej epewośc względej r (y): r y = c y y = k = y y r y = k = y y w = y y bezwymarowe wag zależe od postac fkcj y = f( k ) k = w =, r = epewośc względych welkośc merzoych bezpośredo

32 NIEPEWNOŚĆ WZGLĘDNA (c.d.) Najprostszy waży w praktyce przypadek prawo przeoszea epewośc względej zachodz, gdy welkość merzoą pośredo moża przedstawć w postac loczy dowolych potęg welkośc merzoych bezpośredo. y A a 3... k a a3 ak gdze A - ozacza stałą a, a,, a k - wykładk potęgowe (dodate, jeme lb potęgowe) k k c(y) ( ) r (y) a a r( ) y

33 Załóżmy, że welkość fzyczą y moża przedstawć w postac wzor: gdze,, 3 ozaczają welkośc wyzaczoe w pomarach bezpośredch (w pomarze pojedyczym lb ser pomarów), a A to pewa stała. Oblcz względą złożoą epewość stadardową pomar. UWAGA!!! Nepewośc stadardowe ( ), ( ) ( 3 ) oblczamy przedo opsaym metodam (p. dla ser pomarów metodą typ A lb typ B dla pojedyczego pomar). W mejsce,, 3 dla pojedyczego pomar wstawamy jego wartość, a dla ser pomarów - wartość ch średej arytmetyczej. 3 3 r c y (y) (y) A y PRZYKŁAD 5

34 POMIARY POŚREDNIE SKORELOWANE Oblczea ścsłe przeprowadzamy w dwóch etapach: a) etap perwszy - postępjemy tak jak w przypadk pomarów eskorelowaych (określamy epewośc stadardowe ( k ) dla każdej welkośc merzoej bezpośredo); b)etap drg - przy oblcza epewośc c (y) względamy korelacje mędzy wykam pomarów welkośc merzoych bezpośredo, korzystając (przy rozwęc w szereg Taylora) z rozszerzoego wzor: c (y) k y ) y y gdze r(, j ) jest estymatorem współczyka korelacj: ( k- k j j ( )( j ) r(, j ) r(, j ) ) ( (, j ) - estymator kowaracj (kowaracja eksperymetala) welkośc, j. ( (, j ) j )

35 POMIARY SKORELOWANE (c.d.) Ze względ a skomplkoway charakter oblczeń szczegółowych (ścsłych) w pracowach stdeckch stosjemy oblczea proszczoe: a) korzystając z komplet wyków pomarów bezpośredch k welkośc zyskaych w -tym pomarze oblczamy poszczególe wartośc y ; b)sera wyków y zyskaych w pomarach staow (podobe jak w pomarach bezpośredch) próbkę statystyczą; (y) y c) za wyk pomar pośredego przyjmje sę, zatem średą arytmetyczą, a złożoą epewość stadardową oblczmy p. metodą typ A: ( ) y (y y)

36 POMIARY PROMIENIOWANIA JĄDROWEGO Podczas badaa procesów przypadkowych eskorelowaych takch jak rozpady jąder promeotwórczych, czy promeowae kosmcze wyk welokrote powtarzaych pomarów wykazją flktacje statystycze (są przypadkowe w jedostkowym przedzale czas mogą różć od oczekwaej wartośc średej). Merząc welokrote w małych przedzałach czas tego typ welkośc, otrzymjemy rozkład określoy rozkładem Possoa: p ( ) e! gdze w określoym przedzale czas, jest lczbą zlczeń, a - oczekwaą średą lczbą zlczeń. () odchylee stadardowe (estymator epewośc stadardowej wartośc ) r () () epewość względa

37 NIEPEWNOŚĆ ROZSZRZONA Dla wel praktyczych zastosowań zachodz koeczość podaa mary epewośc, która określa przedzał otaczający wyk pomar zawerający dżą (z góry określoą) część wyków pomarów, jest to tzw. epewość rozszerzoa: U(y) = k c (y) * k - współczyk rozszerzea czyl tak wybraa, mowe przyjęta lczba, aby w przedzale y (y) zalazła sę wększość wyków pomar. Zgode z mędzyarodową praktyką do oblczea U przyjmje sę mową wartość k = (e wartośc k mogą być stosowae tylko w przypadkach szczególych wy być podyktowae przez staloe, dobrze dokmetowae wymagaa). Wartośc k = odpowada prawdopodobeństwo realzacj zmeej losowej w przedzale U rówe 00 % (dla rozkład jedostajego) lb 95 % (dla rozkład Gassa).

38 ZAOKRĄGLANIE WYNIKÓW OBLICZEŃ Dokojąc oblczeń (p. wartośc średej czy epewośc pomar) za pomocą kalklatora lb komptera otrzymjemy lczby welocyfrowe: śr = 9, ± 0, , w których warygode są tylko ektóre cyfry azywae cyfram zaczącym. Cyfry zaczące cyfry od do 9 oraz 0, gdy zajdje sę mędzy dwema cyfram e będącym zeram lb a dowolym mejsc po cyfrze e będącej zerem, ale zawartej w lczbe z przeckem (e jest cyfrą zaczącą, jeżel w dowolym mejsc lczby a lewo od ego e ma cyfry e będącej zerem): 0, trzy cyfry zaczące, cztery cyfry zaczące, 5, dwe cyfry zaczące.

39 ZAOKRĄGLANIE WYNIKÓW (c.d.) Z matematyczego pkt wdzea wszystke wyk pomarów są lczbam przyblżoym, stąd stosowae do opracowaa wyków operacje (dzałaa) matematycze są rachkam a lczbach przyblżoych. Jeśl e zamy epewośc daej welkośc, to przyjmjemy epewość maksymalą (cyfrę ajmej zaczącą), rówą 0 jedostkom mejsca dzesętego zajmowaego przez ostatą cyfrę zaczącą (p. maksymala epewość dla lczby 74 to lczba 0, a dla lczby 3,745 - lczba 0,00). Z aalzy fkcj rozkład epewośc wyka, że stote zaczee ma właścwe perwsza cyfra zacząca epewośc, ale zalecae jest podawae epewośc do dwóch cyfr zaczących (maksymala epewość zawera sę wówczas w przedzale od 5% do 0,5% odpowedo, dla cyfr 0 99).

40 ZAOKRĄGLANIE WYNIKÓW (c.d.) Zatem, zaokrąglea dokojemy zgode z astępjącym zasadam: a)epewość: oblczamy do trzecego mejsca zaczącego; zaokrąglamy zawsze w górę, do drgej cyfry zaczącej (ewetale możemy zaokrąglć wyk do jedego mejsca zaczącego, jeśl e zwększy to epewośc o węcej ż 0 %). b)wyk: oblczamy z dokładoścą o jedo mejsce węcej, ż w przypadk zaokrągloej epewośc (zwykle ajwyżej do czterech mejsc zaczących); zaokrąglamy do tego samego mejsca, co w przypadk epewośc; zaokrąglamy wedłg ormalych zasad zaokrąglaa: - cyfry,, 3, 4 - w dół; - cyfry 6, 7, 8, 9 - w górę; - cyfrę 5 - w górę, jeśl poprzedza ją lczba eparzysta w dół, jeśl jest poprzedzoa cyfrą parzystą.

41 REGUŁY ARYTMETYKI LICZB PRZYBLIŻONUCH Przy odejmowa dodawa zaokrąglae przeprowadza sę do rzęd o mejszego od rzęd ajmej dokładej lczby, a w wyk zachowjemy tylko tyle zaków dzesętych, le ch jest w lczbe o ajmejszej lczbe zaków dzesętych: 0,3 + 5, , = 0,3 + 5, , = 48,77 = 48,8; Przy może dzele w wyk zachowje sę tyle cyfr zaczących, le zawera ch lczba o ajmejszej lośc cyfr zaczących: 56,9 :,4 = 3,60 = 3,6 5,434 = 4,34 =4; Przy podosze do potęg w wyk zachowje sę tyle cyfr zaczących, le ch zawera lczba podoszoa do potęg: (9,36) = 87,6096 = 87,6 (0,68) 3 = 0,344 = 0,3; Przy logarytmowa ależy brać tylko tyle zaków, le cyfr zaczących zawera lczba logarytmowaa: log 77,3 =,8878 =,888; Przy perwastkowa wyk ma taką samą lczbę cyfr zaczących, jaką mała lczba perwastkowaa: 3,97,73,7 0,0063 0,847 0,8

42 ZAPIS WYNIKÓW POMIARÓW W zapse wyk oblczeń zaleca sę stosowae odpowedch przedrostków jedostek welokrotośc potęgowe (tzw. zaps akowy,0-5 ) tak, aby epewoścą obarczoe były mejsca dzesęte sete (żeby perwsza cyfra zacząca epewośc zalazła sę a perwszym mejsc po przeck). PRZYKŁAD 6 W wyk oblczeń otrzymalśmy wartość: = 4,84 () =,34. Zapsz poprawe wyk pomar.,34,34 przy zaokrągle do perwszej cyfry zaczącej () = (epewość ok. 5%),3,34,34 0,5 0,03 przy zaokrągle do drgej cyfry zaczącej () =,3 (epewość ok. 3%) ostatecze wyk zapsjemy: = (4,3 ± 0,3) 0

43 ZAPIS WYNIKÓW POMIARÓW (c.d.) Wyk pomar powe zawerać wartość, epewość pomarową odpowedą jedostkę: a) epewość stadardowa dłgość drt jest rówa 36,43 cm z epewoścą stadardową 0,5 cm (zaps słowy); l = 36,43 cm; (l) = 0,5 cm (zaps przy życ symbol); l = 36.43(0,5) cm = 36,43(5) 0 - m (zaps skrócoy). b) epewość rozszerzoa dłgość drt jest rówa 36,43 cm z epewoścą stadardową 0,50 cm (zaps słowy); l = 36,43 cm; U(l) = 0,50 cm (zaps przy życ symbol); l = ± 0,50 cm = (36,43 ± 0,50 ) 0 - m (zaps skrócoy). Zasady zaps wyków zalecae przez ormy mędzyarodowe: a) epewość zapsjemy z dokładoścą dw cyfr zaczących, a wartość merzoą zaokrąglamy do tego samego mejsca, co epewość. b) zaps z życem stosjemy do epewośc rozszerzoej. przedzałów o wysokm pozome fośc, zaps z życem awasów - dla epewośc stadardowej.

44 REGRESJA LINIOWA Bardzo często, merzoe welkośc fzycze y zwązae są zależoścą lową (p. zależość opor elektryczego metal od temperatry) postac: y = a + b * gdze współczyk a b moża wyzaczyć bezpośredo z wykres lb oblczyć metodą regresj lowej (zw. metodą ajmejszych kwadratów).

45 Współczyk regresj lowej a b zajdjemy metodą ajmejszych kwadratów (przy założe, żeby sma kwadratów odchyleń pktów dośwadczalych od wykreśloej krzywej była jak ajmejsza). Jeżel y jest lową fkcją welkośc, to w wyk przeprowadzea ser pomarów przy założe, że welkośc zmerzoe obarczoe są tylko błędam przypadkowym (tzw. regresja klasycza) otrzymjemy szereg par welkośc y ( =,,3,, ) dla których ajlepszym przyblżeem są tzw. estymatory regresj lowej: gdze: REGRESJA LINIOWA (c.d.) ε b) a (y σ X X σ S X y y b X σ S X y y a b a

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

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

Bardziej szczegółowo

Podstawy opracowania wyników pomiarowych, analiza błędów

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

Bardziej szczegółowo

Podstawy analizy niepewności pomiarowych (I Pracownia Fizyki)

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Wyrażanie niepewności pomiaru

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

Bardziej szczegółowo

Planowanie eksperymentu pomiarowego I

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

Bardziej szczegółowo

Niepewności pomiarów. DR Andrzej Bąk

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Wyrażanie niepewności pomiaru. Andrzej Kubiaczyk Wydział Fizyki, Politechnika Warszawska

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

OBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Tablica Galtona. Mechaniczny model rozkładu normalnego (M10)

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Statystyczne charakterystyki liczbowe szeregu

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH

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

Bardziej szczegółowo

Badania Maszyn CNC. Nr 2

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

Bardziej szczegółowo

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

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

Bardziej szczegółowo

INSTRUKCJA LABORATORIUM Metrologia techniczna i systemy pomiarowe.

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

Bardziej szczegółowo

Pomiary bezpośrednie i pośrednie obarczone błędem przypadkowym

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

WSTĘP METODY OPRACOWANIA I ANALIZY WYNIKÓW POMIARÓW

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Analiza niepewności pomiarów Definicje

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Średnia arytmetyczna Klasyczne Średnia harmoniczna Średnia geometryczna Miary położenia inne

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

Bardziej szczegółowo

. Wtedy E V U jest równa

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

Bardziej szczegółowo

ma rozkład normalny z nieznaną wartością oczekiwaną m

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

Bardziej szczegółowo

TARCIE CIĘGIEN O POWIERZCHNIĘ WALCOWĄ WZÓR EULERA

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

Bardziej szczegółowo

AKADEMIA MORSKA W SZCZECINIE

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

Bardziej szczegółowo

będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym 2 x

będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym 2 x Prawdopodobeństwo statystyka 8.0.007 r. Zadae. Nech,,, rozkładze z gęstoścą Oblczyć m E max będą ezależym zmeym losowym o tym samym { },,, { },,, gdy x > f ( x) = x. 0 gdy x 8 8 Prawdopodobeństwo statystyka

Bardziej szczegółowo

RACHUNEK NIEPEWNOŚCI POMIARU

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

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 7-8

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Praktyczna umiejętność opracowywania wyników, teoria niepewności pomiaru

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

Bardziej szczegółowo

Zadanie 1. ), gdzie 1. Zmienna losowa X ma rozkład logarytmiczno-normalny LN (, . EX (A) 0,91 (B) 0,86 (C) 1,82 (D) 1,95 (E) 0,84

Zadanie 1. ), gdzie 1. Zmienna losowa X ma rozkład logarytmiczno-normalny LN (, . EX (A) 0,91 (B) 0,86 (C) 1,82 (D) 1,95 (E) 0,84 Zadae. Zmea losowa X ma rozkład logarytmczo-ormaly LN (, ), gdze E ( X e X e) 4. Wyzacz. EX (A) 0,9 (B) 0,86 (C),8 (D),95 (E) 0,84 Zadae. Nech X, X,, X0, Y, Y,, Y0 będą ezależym zmeym losowym. Zmee X,

Bardziej szczegółowo

( X, Y ) będzie dwuwymiarową zmienną losową o funkcji gęstości

( X, Y ) będzie dwuwymiarową zmienną losową o funkcji gęstości Zadae. Nech Nech (, Y będze dwuwymarową zmeą losową o fukcj gęstośc 4 x + xy gdy x ( 0, y ( 0, f ( x, y = 0 w przecwym przypadku. S = + Y V Y E V S =. =. Wyzacz ( (A 0 (B (C (D (E 8 8 7 7 Zadae. Załóżmy,

Bardziej szczegółowo

KALIBRACJA NIE ZAWSZE PROSTA

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

Bardziej szczegółowo

OKREŚLANIE NIEPEWNOŚCI POMIARÓW (poradnik do Laboratorium Fizyki)

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

Bardziej szczegółowo

Analiza danych pomiarowych

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

Bardziej szczegółowo

WYZNACZANIE WARTOŚCI ENERGII ROZPRASZANEJ PODCZAS ZDERZENIA CIAŁ

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Wyznaczanie oporu naczyniowego kapilary w przepływie laminarnym.

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Zajęcia 5

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

Bardziej szczegółowo

Statystyczna analiza miesięcznych zmian współczynnika szkodowości kredytów hipotecznych

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

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH POMIAR FIZYCZNY Pomiar bezpośredi to doświadczeie, w którym przy pomocy odpowiedich przyrządów mierzymy (tj. porówujemy

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna. Estymacja przedziałowa parametrów strukturalnych zbiorowości generalnej

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna. Estymacja przedziałowa parametrów strukturalnych zbiorowości generalnej Rachek prawdopodobeńswa saysyka maemaycza Esymacja przedzałowa paramerów srkralych zborowośc geeralej Częso zachodz syacja, że koecze jes zbadae ogół poplacj pod pewym kąem p. średa oce z pewego przedmo.

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

ma rozkład normalny z wartością oczekiwaną EX = EY = 1, EZ = 0 i macierzą kowariancji

ma rozkład normalny z wartością oczekiwaną EX = EY = 1, EZ = 0 i macierzą kowariancji Zadae. Zmea losowa (, Y, Z) ma rozkład ormaly z wartoścą oczekwaą E = EY =, EZ = 0 macerzą kowaracj. Oblczyć Var(( Y ) Z). (A) 5 (B) 7 (C) 6 Zadae. Zmee losowe,, K,,K P ( = ) = P( = ) =. Nech S =. Oblcz

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

będą niezależnymi zmiennymi losowymi z rozkładu o gęstości

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

Bardziej szczegółowo

WSTĘP DO TEORII POMIARÓW

WSTĘP DO TEORII POMIARÓW Sps treśc POMIARY WIELKOŚCI FIZYCZNYCH I ICH BŁĘDY...1 METODY POMIAROWE...5 NIEPEWNOŚĆ POMIAROWA I METODY JEJ OKREŚLENIA...7 Nepewość stadardowa pomarów bezpośredch...8 Ocea epewośc pomarowej typu A...8

Bardziej szczegółowo

FINANSE II. Model jednowskaźnikowy Sharpe a.

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

Bardziej szczegółowo

Matematyczny opis ryzyka

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 2 ESTYMACJA PUNKTOWA

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Statystyka Opisowa 2014 część 3. Katarzyna Lubnauer

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

Bardziej szczegółowo

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r. t warunkowo niezależne i mają (brzegowe) rozkłady Poissona:

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r. t warunkowo niezależne i mają (brzegowe) rozkłady Poissona: Zadae. W kolejych okresach czasu t =, ubezpeczoy, charakteryzujący sę parametrem ryzyka Λ, geeruje N t szkód. Dla daego Λ = λ zmee N, N są warukowo ezależe mają (brzegowe) rozkłady Possoa: k λ Pr( N t

Bardziej szczegółowo

Pomiary parametrów napięć i prądów przemiennych

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

Bardziej szczegółowo

PŁASKA GEOMETRIA MAS. Środek ciężkości figury płaskiej

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

Bardziej szczegółowo

Elementy arytmetyki komputerowej

Elementy arytmetyki komputerowej Elemety arytmetyk komputerowej cz. I Elemety systemów lczbowych /materał pomocczy do wykładu Iformatyka sem II/ Sps treśc. Wprowadzee.... Wstępe uwag o systemach lczbowych... 3. Przegląd wybraych systemów

Bardziej szczegółowo

L.Kowalski PODSTAWOWE TESTY STATYSTYCZNE WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH

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

Bardziej szczegółowo

ROZKŁADY ZMIENNYCH LOSOWYCH

ROZKŁADY ZMIENNYCH LOSOWYCH ROZKŁADY ZMIENNYCH LOSOWYCH ZMIENNA LOSOWA Defcja. Zmeą losową jest fukcja: X: E -> R która każdemu zdarzeu elemetaremu E przypsuje lczbę rzeczywstą e X ( e) R DYSTRYBUANTA Dystrybuatą zmeej losowej X

Bardziej szczegółowo

PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version WIII/1

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

Bardziej szczegółowo

Opracowanie wyników pomiarów

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

Bardziej szczegółowo

Funkcja wiarogodności

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

Bardziej szczegółowo

[, ] [, ] [, ] ~ [23, 2;163,3] 19,023 2,7

[, ] [, ] [, ] ~ [23, 2;163,3] 19,023 2,7 6. Przez 0 losowo wybrayh d merzoo zas dojazdu do pray paa A uzyskują próbkę x,..., x 0. Wyk przedstawały sę astępująo: jest to próbka losowa z rozkładu 0 0 x 300, 944. x Zakładamy, że N ( µ, z ezaym parametram

Bardziej szczegółowo

Podstawowe dane dotyczące niepewności pomiaru konwencji GUM

Podstawowe dane dotyczące niepewności pomiaru konwencji GUM Podstawowe dae dotyczące epewośc poar kowecj GUM Wprowadzee W rok 99, po wel latac pracy ekspertów sygowayc przez sede ędzyarodowyc orgazacj zae pod akroa: BIPM, IEC, IFCC, ISO, IUPAC, IUPAP OIML, opblkoway

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 3,4

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

Bardziej szczegółowo

Statystyka Opisowa Wzory

Statystyka Opisowa Wzory tatystyka Opsowa Wzory zereg rozdzelczy: x - wartośc cechy - lczebośc wartośc cechy - lczebość całej zborowośc Wskaźk atężea przy rysowau wykresu szeregu rozdzelczego przedzałowego o erówych przedzałach:

Bardziej szczegółowo

JEDNOWYMIAROWA ZMIENNA LOSOWA

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

Bardziej szczegółowo

IV. ZMIENNE LOSOWE DWUWYMIAROWE

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

Bardziej szczegółowo

Średnia harmoniczna Za pomocą średniej harmonicznej obliczamy np. średnią prędkość jazdy samochodem.

Średnia harmoniczna Za pomocą średniej harmonicznej obliczamy np. średnią prędkość jazdy samochodem. Statystyka Statystyka jest auką, która zajmuje sę zberaem daych ch aalzą. Praca statystyka polega główe a zebrau dużej lośc daych opsujących jakeś zjawsko ch aalze terpretacj. Ne będzemy zajmować sę oczywśce

Bardziej szczegółowo

POMIAR WSPÓŁCZYNNIKA POCHŁANIANIA PROMIENIOWANIA γ

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

Bardziej szczegółowo

Materiały do wykładu 7 ze Statystyki

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

Bardziej szczegółowo

Statystyka Inżynierska

Statystyka Inżynierska Statystyka Iżyerska dr hab. ż. Jacek Tarasuk AGH, WFIS 013 Wykład 3 DYSKRETNE I CIĄGŁE ROZKŁADY JEDNOWYMIAROWE, PODSTAWY ESTYMACJI Dwuwymarowa, dyskreta fukcja rozkładu rawdoodobeństwa, Rozkłady brzegowe

Bardziej szczegółowo

BADANIE UKŁADÓW ZAWIERAJĄCYCH WZMACNIACZE OPERACYJNE

BADANIE UKŁADÓW ZAWIERAJĄCYCH WZMACNIACZE OPERACYJNE ADANI UKŁADÓW ZAWIAJĄCYCH WZMACNIACZ OPACYJN CL ĆWICZNIA: Pozae zasady dzałaa wzmacacza operacyjego w zakrese skch częstotlwośc. Aalza kładów zawerających wzmacacze operacyje pracjące w zakrese lowym elowym.

Bardziej szczegółowo

INSTRUKCJA DO CWICZENIA NR 6

INSTRUKCJA DO CWICZENIA NR 6 INSTRUKCJA DO CWICZENIA NR 6 Temat ćwczea: Pomar twardośc metodą Rockwella Cel ćwczea Celem ćwczea jet ozaczee twardośc metal metodą Rockwella pozae zwązków pomędzy twardoścą a bdową tych materałów ym

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

1) Czym jest FIZYKA? FIZYKA jest podstawową nauką w kształceniu inżynierów.

1) Czym jest FIZYKA? FIZYKA jest podstawową nauką w kształceniu inżynierów. ) Czym jest FIZYKA? FIZYKA jest podstawową auką w kształceu żyerów. FIZYKA jest auką przyrodczą zajmującą sę ruchem we wszystkch jego przejawach oraz jego przyczyam skutkam. FIZYKA jest auką o przyrodze,

Bardziej szczegółowo

Lekcja 1. Pojęcia podstawowe: Zbiorowość generalna i zbiorowość próbna

Lekcja 1. Pojęcia podstawowe: Zbiorowość generalna i zbiorowość próbna TECHNIKUM ZESPÓŁ SZKÓŁ w KRZEPICACH PRACOWNIA EKONOMICZNA TEORIA ZADANIA dla klasy II Techkum Marek Kmeck Zespół Szkół Techkum w Krzepcach Wprowadzee do statystyk Lekcja Statystyka - określa zbór formacj

Bardziej szczegółowo

Podstawowe pojcia. Metody probabilistyczne i statystyka Wykład 7: Statystyka opisowa. Rozkłady prawdopodobiestwa wystpujce w statystyce.

Podstawowe pojcia. Metody probabilistyczne i statystyka Wykład 7: Statystyka opisowa. Rozkłady prawdopodobiestwa wystpujce w statystyce. Metody probablstycze statystyka Wykład 7: Statystyka opsowa. Rozkłady prawdopodobestwa wystpujce w statystyce. Podstawowe pojca Populacja geerala - zbór elemetów majcy przyajmej jed włacwo wspól dla wszystkch

Bardziej szczegółowo

System finansowy gospodarki

System finansowy gospodarki System fasowy gospodark Zajęca r 7 Krzywa retowośc, zadaa (mat. f.), marża w hadlu, NPV IRR, Ustawa o kredyce kosumeckm, fukcje fasowe Excela Krzywa retowośc (dochodowośc) Yeld Curve Krzywa ta jest grafczym

Bardziej szczegółowo

± Δ. Podstawowe pojęcia procesu pomiarowego. x rzeczywiste. Określenie jakości poznania rzeczywistości

± Δ. Podstawowe pojęcia procesu pomiarowego. x rzeczywiste. Określenie jakości poznania rzeczywistości Podstawowe pojęca procesu pomarowego kreślene jakośc poznana rzeczywstośc Δ zmerzone rzeczywste 17 9 Zalety stosowana elektrycznych przyrządów 1/ 1. możlwość budowy czujnków zamenających werne każdą welkość

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych (w zakresie materiału przedstawionego na wykładzie organizacyjnym)

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych (w zakresie materiału przedstawionego na wykładzie organizacyjnym) Podstawy opracowaia wyików pomiarów z elemetami aalizepewości pomiarowych (w zakresie materiału przedstawioego a wykładzie orgaizacyjym) Pomiary Wyróżiamy dwa rodzaje pomiarów: pomiar bezpośredi, czyli

Bardziej szczegółowo

INFORMATYKA W CHEMII Dr Piotr Szczepański

INFORMATYKA W CHEMII Dr Piotr Szczepański INFORMATYKA W CHEMII Dr Piotr Szczepański Katedra Chemii Fizyczej i Fizykochemii Polimerów . BŁĄD A NIEPEWNOŚĆ. TYPY NIEPEWNOŚCI 3. POWIELANIE NIEPEWNOŚCI 4. NIEPEWNOŚĆ STANDARDOWA ZŁOŻONA W rok 995 grpa

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY PROBABILISTYKI Z PRZYKŁADAMI ZASTOSOWAŃ W INFORMATYCE

PODSTAWY PROBABILISTYKI Z PRZYKŁADAMI ZASTOSOWAŃ W INFORMATYCE Marek Cecura, Jausz Zacharsk PODSTAWY PROBABILISTYKI Z PRZYKŁADAMI ZASTOSOWAŃ W INFORMATYCE CZĘŚĆ II STATYSTYKA OPISOWA Na prawach rękopsu Warszawa, wrzeseń 0 Data ostatej aktualzacj: czwartek, 0 paźdzerka

Bardziej szczegółowo