Ćwiczenie nr 5 TERMISTOR JAKO TERMOMETR Instrukcja dla studenta (wersja z dnia 8 X 2016) A. Majhofer i R. Nowak

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Ćwiczenie nr 5 TERMISTOR JAKO TERMOMETR Instrukcja dla studenta (wersja z dnia 8 X 2016) A. Majhofer i R. Nowak"

Transkrypt

1 Ćwczee 5 TERMISTOR JAKO TERMOMETR Istrukcja dla studeta Ćwczee r 5 TERMISTOR JAKO TERMOMETR Istrukcja dla studeta (wersja z da 8 X 06) A. Majhofer R. Nowak WYMAGANIA TEORETYCZNE Sformułowae metody ajmejszych kwadratów wyzaczae oce parametrów odchyleń stadardowych tych oce w przypadku zależośc w postac l prostej. Defcja kowaracj współczyka korelacj. Ogóle wyrażee a warację kombacj lowej zmeych losowych (ekoecze statystycze ezależych). Prawa Ohma Krchhoffa dzelk apęca. WSTĘP Celem ćwczea jest szczegółowe prześledzee stadardowej procedury budowy kalbracj przyrządu pomarowego. Zbudujemy termometr wykorzystujący zależość oporu elektryczego od temperatury. Wykorzystamy tzw. termstor, czyl opork z materału półprzewodkowego, którego opór zacze slej zależy od temperatury ż w klasyczych przewodkach. Zakładamy, że postać fukcj opsującej zależość oporu termstora od temperatury jest zaa, atomast dla każdego termstora wartośc występujących w tej fukcj parametrów wyzaczae są a podstawe pomarów. Wykoae tego zadaa wymagać będze: a) wyzaczea charakterystyk temperaturowo-oporowej termstora, czyl zależośc jego oporu r(t) od temperatury absolutej T; b) zbudowaa dzelka apęca dobraa odpowedch waruków pracy termstora, aby możlwe ajdokładej merzyć temperaturę w zadaym przedzale; c) kalbracj przyrządu, czyl wyzaczea fukcyjej zależośc określającej odpowedź układu, tj. apęca a termstorze, a dobrze zdefoway sygał, tj. temperaturę termstora, aby zależość tę odwrócć, co pozwol wyzaczać temperaturę a podstawe pomaru apęca; d) określea dokładośc wskazań przyrządu w zadaym zakrese temperatur. Powyższa procedura jest typowym sposobem postępowaa przy budowe czujków temperatury. OBJAŚNIENIA WYKORZYSTANIE TERMISTORA DO BUDOWY TERMOMETRU a) Zależość oporośc r(t) typowego termstora od temperatury absolutej T, z dobrym przyblżeem, opsuje zależość: r( T) r exp B = T gdze welkość B zwaa jest stałą materałową termstora. Dla termstorów stosowaych w ćwczeu, typowa wartość parametru r ma wartość około Ω, a wartość parametru B zawera sę w gracach od 3500 K do 4000 K. Przykład zależośc () dla termstora opsaego parametram r = 0,8 Ω B = 3800 K, ukazuje Rysuek. Celem perwszej częśc pomarów jest wyzaczee oce parametrów r B otrzymaego termstora. b) W typowych czujkach temperatury, termstor wykorzystay jest jako elemet dzelka apęć. Dzelk apęć to układ dwóch szeregowo połączoych oporków, a przykład takego dzelka, złożoego z oporka, () oporość r (t ) [kω] temperatura t [ C] Rys.. Przykładowy kształt zależośc oporośc termstora od temperatury

2 Ćwczee 5 TERMISTOR JAKO TERMOMETR Istrukcja dla studeta wzorcowego o oporze R oraz termstora o oporze r(t) przedstawa Rysuek. Na podstawe drugego prawa Krchhoffa zajdujemy apęce V(T) a termstorze: r( T) V ( T) = E. () R+ r( T) Pomar apęca V w zadaej temperaturze T przy zadaym apęcu E zaslaa, pozwala wyzaczyć opór r, a astępe, wykorzystując wzór (), oblczyć R temperaturę T. W zastosowaach techczych jesteśmy zwykle zateresowa zmaam temperatury E V w ewelkm przedzale (T 0 Δ, T 0 + Δ) wokół wybraej I r(t) V(T) V wartośc T 0, dlatego zależość () moża przyblżyć w tym przedzale zależoścą lową: V( T) U( T) = h( T T0) + U0, Rys.. Schemat dzelka apęć przy czym wygode jest używać temperatury t merzoej w stopach Celsjusza: U t = h t t + U = ht+ g, (3) () ( ) 0 0 gdze t 0 jest temperaturą T 0 wyrażoą w skal Celsjusza. Obok symbolu V opsującego faktycze apęce a termstorze dae wzorem (), do rozważań wprowadzlśmy dodatkowy symbol U ozaczający przyblżoą wartość apęca a termstorze. Symbol U zamerzamy stosować dla welkośc wyzaczoej ze zwązku (3). Zależość apęca V(t) (wzór ()) od temperatury ma przebeg zlustroway a Rysuku 3 dla r = 0,8 Ω, B = 3800 K, R = 5 kω apęca zaslaa E = V. Wdać a m pukt przegęca w okolcy temperatury t 0 = 60 C. Użyteczość puktu przegęca polega a tym, że możemy go wykorzystać do poprawy jakośc przyblżea (3) w rozwęcu zależośc (). Otóż, jak wemy, pukt przegęca charakteryzuje sę tym, że w pukce tym zka druga pochoda, a węc rozwjając zależość V(T) wokół tego puktu pozbywamy sę wyrazu kwadratowego perwszy zaedbay wyraz to dopero wyraz sześcey. Waruek zkaa drugej pochodej V(T) względem T (przy ustaloym E R) dla ustaloego termstora (a węc zadaej także wartośc B) pozwala wyzaczyć oporość R oporka wzorcowego: B T 0 exp B R= r (4) B + T0 T0 w dzelku w zależośc od temperatury T 0, przy której chcemy obserwować pukt przegęca. Na podstawe tego właśe zwązku oblczoo cytowaą wcześej wartość R = 5 kω oporu referecyjego dla temperatury t 0 = 60 C. Pukt przegęca ma jeszcze tę zaletę, że w jego okolcy zmeość badaej fukcj jest ajwększa, a węc ajwększa jest też czułość przyrządu. c) Kalbracja przyrządu polega a wyzaczeu oce wartośc parametrów h g we wzorze (3) a podstawe pomarów apęca V dla szeregu dokładych wartośc temperatury t w układze dzelka apęć z wyzaczoym oporem R. Za dokłade wartośc temperatury uzajemy wskazaa wzorcowego termometru. d) Termstor zamemy w termometr, jeśl zmerzymy apęce V a termstorze temperaturę wyzaczymy z odwrócoej zależośc (3): apęce V a termstorze [V],0 0,8 0,6 0,4 0, 0, temperatura t [ C] Rys. 3. Przykładowy przebeg apęca a termstorze w układze dzelka

3 Ćwczee 5 TERMISTOR JAKO TERMOMETR Istrukcja dla studeta g t = HV + G, H =, G =. (5) h h Nepewość tak uzyskaej wartośc temperatury wyka z epewośc wartośc apęca V oraz oce parametrów h g ch kowaracj. Zadae (obowązkowe, do domu do wykoau przed przystąpeem do pomarów) Wykorzystując uwag zawarte w ejszej strukcj w częśc ANALIZA DANYCH, zapropouj postać trasformacj zmeych zależej r (oporu) ezależej T (temperatury) sprowadzającej wyrażee () do postac lowej η = ax + b pomocczych parametrów a b, w której η jest ową zmeą zależą, a x ową zmeą ezależą. Podaj zwązek mędzy parametram a oraz b parametram B r termstora. Zadae (obowązkowe, do domu do wykoau przed przystąpeem do pomarów) Wyprowadź zwązek (4). Wyzacz współczyk prostej, styczej do krzywej V(T) przechodzącej przez pukt przegęca tej krzywej. Zdecydowae sugerujemy, aby przed przybycem a Pracowę a pomary, przetreować rozwązaa Zadań 3 oraz 4. Zawarte w ch poleceń trzeba będze wykoać sprawe w trakce częśc pomarowej po wykoau pomarów charakterystyk temperatura-opór, a przed kalbracją termstora. Jeśl e przygotujesz sę do ch dostatecze dobrze, możesz stracć czas, którego C potem zabrake a wykoae kolejych pomarów. POMIARY Pomary w tym dośwadczeu odbywają są w dwóch częścach. Zaczyamy od wykoaa pomaru charakterystyk temperatura-opór termstora w obszarze od około 5 C do około 80 C. Dae te służą wyzaczeu parametrów termstora, a te pozwalają dobrać stosowaa wartość oporu R (wzór (4)) referecyjego w dzelku apęca. W drugej częśc budoway jest dzelk apęca wykoywae są pomary charakterystyk apęcowo-temperaturowej w obszarze temperatur od około 50 C do około 80 C, służące kalbracj przyrządu. Masz do dyspozycj aczye o pojemośc około 00 ml; wzorcowy termometr elektroczy z podzałką co 0, C; jego wskazaa uzajemy za (wystarczająco) dokłade; termstor w alumowej rurce z wyprowadzoym przewodam; termstor to obekt o rozmarze klku mlmetrów umeszczoy zalay żywcą a końcu rurk; płytkę drukowaą służącą do budowy dzelka apęć; zaslacz stałoapęcowy jako źródło apęca a wejścu dzelka; merk uwersaly Bryme 805; parametry tego merka jako omomerza woltomerza apęca stałego podaje Tabela ; dodatkowy merk uwersaly dowolego typu do motorowaa apęca a zaslaczu; zestaw oporków; przewody; gorącą wodę lód. Uwag: Podczas wykoywaa pomarów pamętaj o szczegółowej dokumetacj, tj. o otowau wszystkch formacj mogących meć zaczee podczas aalzowaa uzyskaych wyków. Poeważ przy wysokch temperaturach woda styge stosukowo szybko trudy jest jedoczesy odczyt temperatury oporośc, skocetruj sę a obserwacj termometru. W momece, gdy temperatura osąge wyzaczoą przez Cebe wartość, zablokuj merk oporu przycskem HOLD. Po zapsau temperatury, zapsz oporość odblokuj merk. W trakce pomarów obchodź sę bardzo ostroże z aczyem z wodą woda o temperaturze 80 C jest gorąca. Naczye ustaw z dala od Cebe, aby echcący go e potrącć, staraj sę m 3

4 Ćwczee 5 TERMISTOR JAKO TERMOMETR Istrukcja dla studeta Tabela. Parametry merka Bryme 805 jako omomerza woltomerza apęca stałego Zakres oporośc Parametry dopuszczalego błędu wskazaa od do w c 000,0 Ω 399,9 Ω 0,008 6c = 0,6 Ω = 0,0006 kω 0,400 kω 3,999 kω 0,006 4c = 0,004 kω 04,00kΩ 39,99 kω 0,006 4c = 0,04 kω 040,0 kω 399,9 kω 0,006 4c = 0,4 kω 0,400 MΩ 3,999 MΩ 0,0 4c = 0,004 MΩ = 4 kω 04,00 MΩ 39,99 MΩ 0,0 4c = 0,04 MΩ = 40 kω Zakres apęca stałego (DC) Parametry dopuszczalego błędu wskazaa od do w c 000,0 mv 399,9 mv 0,003 4c = 0,4 mv = 0,0004 V 0,400 V 3,999 V 0,005 3c = 0,003 V 04,00 V 39,99 V 0,005 3c = 0,03 V e poruszać, a gdy woda styge, e okładaj go lodem lub ręczkam asączoym zmą wodą pozwól, aby proces stygęca przebegał autoomcze bez Twej terwecj jakkolwek zakłóceń. Wyjaśea do tabel: welkość Δ dopuszczaly błąd graczy wskazaa merka a daym zakrese pomarowym wyzacza sę a podstawe wzoru (patrz strukcja do Ćwczea 3): Δ= wx + c, gdze poszczególe welkośc to: w dokładość wskazaej wartośc x wyrażającą ułamek wartośc zmerzoej; c dokładość cyfrową określaą jako welokrotość ajmej zaczącej jedostk c odczytu. Wykoae pomarów część I - wyzaczae charakterystyk temperaturowej termstora Zaotuj umer termstora, który otrzymałeś (umer te podaj w opse ćwczea). W drugej częśc pomarowej z dzelkem będzesz wykorzystywać zaslacz. W celu uzyskaa stablych waruków pracy wymaga o, jak każde urządzee elektrocze, wygrzaa, dlatego już teraz włącz go, podłącz do jego wyjśca dodatkowy merk astaw jakeś apęce, p. w okolcy 0 V, a w trakce pomarów w całej perwszej częśc obserwuj, od czasu do czasu, jego wskazaa. Odotuj charakter rozmar obserwowaych zma apęca. Merk uwersaly Bryme ustaw do pomaru oporośc podłącz do termstora. Poproś prowadzącego zajęca o apełee aczya gorącą wodą. Umeść termstor termometr w wodze. Zadbaj, aby termstor czujk termometru zalazły sę możlwe blsko sebe oba elemety były zaurzoe w wodze wypełee aczya do /4 /5 wysokośc powo to zapewć zbyt duża lość wody jest ewygoda, bo aczye będze wolej stygło, a to, przy skończoym czase pomaru, zawęz baday obszar temperatur. Nm rozpoczesz pomary, poczekaj aż termometr zacze deftywe wskazywać malejącą wartość temperatury. Wygode może tu być obserwowae wskazań oporu termstora. Notuj wartośc temperatury stygącej wody oporość termstora. Prowadź pomary przez 30 mut. Napełj aczye zmą wodą z krau dodaj pewą lość lodu. Tak doberz proporcje wody lodu, aby po wymeszau całkowtym stopeu lodu, woda mała około 5 C. I tu, jak poprzedo, byt duża lość wody jest ewygoda, bo aczye będze wolej sę ogrzewało, a to, przy skończoym czase pomaru, zawęz baday obszar temperatur. Nm rozpoczesz pomary, poczekaj aż temperatura zacze deftywe rosąć. Notuj wartośc temperatury wody ogrzewającej sę od otoczea oporośc termstora. Zakończ, gdy czas wykoywaa pomarów przekroczy 30 mut. 4

5 Ćwczee 5 TERMISTOR JAKO TERMOMETR Istrukcja dla studeta Wyzaczae optymalych parametrów układu do kalbracj termstora Zadae 3 (a ćwczeach do wykoaa po perwszej częśc pomarów) Wykorzystując wyk Zadaa oraz zameszczoy a Rysuku 4 (a końcu strukcj) specjaly paper grafczy, wyzacz szacukowe ocey parametrów r B termstora. W tym celu aeś a rysuek ektóre ze zmerzoych wartośc temperatury oporośc termstora (po klka z obszaru wyższych ższych temperatur), dopasuj a oko za pomocą ljk lę prostą do daych, wyzacz parametry tej l prostej a tej podstawe wyzacz ocey parametrów termstora. Ocey te wy wyjść, w przyblżeu, medzy 3500 K a 4000 K dla parametru B oraz około Ω dla parametru r. Zadae 4 (a ćwczeach do wykoaa po perwszej częśc pomarów) Wykorzystując zalezoe szacukowe ocey parametrów r B termstora, wyzacz oceę wartośc R oporu dzelka (wzór (4)) dla temperatury t 0 = 65 C. Skorzystaj z wykresu a Rysuku 5 (a końcu strukcj) lub kalkulatora. Wartość oporośc referecyjej dzelka powa zawerać sę, w przyblżeu, mędzy 0 kω a 50 kω. Wykoae pomarów część II budowa kalbracja termometru W drugej częśc pomarów wykorzystyway jest zaslacz. Do dobrej praktyk ależy brak ufośc w stable poprawe dzałae każdego z urządzeń użytych w dośwadczeu dlatego w zestawe przyrządów zajduje sę drug merk. Merk te ma C posłużyć do motorowaa apęca zaslaa. Z otrzymaego zestawu oporków wyberz te, który ajlepej odpowada wartośc oblczoej wg wzoru (4) (patrz Zadae 4) dla t 0 = 65 C. Wykorzystując płytkę, zbuduj dzelk apęca, którego elemetam są opork termstor oraz merk Bryme pozwalający merzyć apęce a termstorze. Ne podłączaj zaslacza do układu do zaslacza podłącz jedye dodatkowy merk, pozwalający kotrolować apęce a wyjścu zaslacza. Poproś prowadzącego zajęca o apełe aczya gorącą wodą wstaw do aczya termstor termometr. Po sprawdzeu przez prowadzącego zajęca poprawośc połączeń elektryczych układu, podłącz zaslacz do układu dzelka astaw a m apęce około 8 V e przekraczaj apęca zaslaa 0 V, zaotuj wartość tego apęca; keruj sę wskazaam merka a e wyśwetlacza zaslacza. Wykoaj pomary z gorącą wodą jak przy zdejmowau charakterystyk temperaturowej. Notuj wartośc: temperatury, apęca a termstorze apęca zaslaa e dłużej ż przez 30 mut. ANALIZA DANYCH Część I wyzaczae parametrów zależośc elowej Metoda ajmejszych kwadratów w zastosowau do l prostej Na wykładze została wprowadzoa metoda ajmejszych kwadratów służąca do wyzaczea oce parametrów zależośc η = ax + b, którą praktycze wykorzystao w Ćwczeu 4. Przypomjmy zasady, a których sę oa opera: dla ser zaych dokłade wartośc x, =,,...,, merzymy odpowadające m ocey y welkośc η = ax + b mmalzujemy, względem parametrów a oraz b, ważoą sumę kwadratów reszt y ax b = = σ R( a, b), gdze welkośc σ to odchylea stadardowe zmeej y. W praktyce odchylea te są, zazwyczaj, ezae dlatego zastępujemy je epewoścam stadardowym u, a wówczas ocey ezaych parametrów a b oraz ch epewośc wyrażają sę zwązkam: 5

6 Ćwczee 5 TERMISTOR JAKO TERMOMETR Istrukcja dla studeta gdze ( ) ˆ ( ) Δ Δ Δ Δ aˆ = SS,,, xy SxSy ua = S b = SySxx SxySx ub = Sxx, x x y x y S = S = S = S = S = Δ= SS S,,,, x xx y xy, xx x = u = u = u = u = u. Tak wyzaczoe ocey e są statystycze ezależe, a ocea c ab ch kowaracj C ab wyos: c = S. (7) Δ ab Często, obok ocey c ab kowaracj, podawaa jest ocea: cab ˆ ρ ab = uu a b tzw. współczyka korelacj ρ ab. Współczyk te jest bezwymarowy, ma wartość ograczoą do przedzału [,] wskazuje a słę zwązku mędzy oceam parametrów a oraz b: m jest blższy jedośc, co do wartośc bezwzględej, tym slejsza relacja łączy obe ocey. Jego wartość ± ozacza ścsłą, matematycza zależość lową: malejącą dla wartośc rosącą dla. Sprowadzee do zależośc lowej Zastosowae metody ajmejszych kwadratów do zależośc η(x;a,b) lowej, względem ezaych parametrów a b, pozwala otrzymać aaltycze wzory zarówo dla oce tych parametrów, jak ch odchyleń stadardowych. W ogólym przypadku elowej zależośc od szukaych parametrów, metoda ajmejszych kwadratów prowadz do układu elowych rówań, których rozwązań zazwyczaj e potrafmy przedstawć za pomocą fukcj elemetarych. Isteje jedak szereg przykładów fukcj, w których parametry pojawają sę w forme elowej, ale po wykoau zamay zmeych, zależośc te moża przekształcć do postac lowej fukcj szukaych parametrów być może kosztem przedefowaa ektórych z ch. Dla przykładu zależość A ϕ = B + x merzoej welkośc ϕ zaej dokłade welkośc x, po podstaweu η = /ϕ przyjmuje postać B+ x B B η = = = + x = ax + b, gdze a, b ϕ A A A = A = A, a węc zależy lowo od dwóch owych parametrów: a b. Możemy teraz do zależośc η = ax + b zastosować stadardowe wzory (6) (7). Musmy jedak pamętać o wyzaczeu, za pomocą wzoru a przeoszee epewośc (o le ma zastosowae) epewośc welkośc /y a podstawe zaych wartośc y u. Po wyzaczeu oce parametrów a b oraz ch epewośc u a, u b ocey c ab kowaracj C ab, odwracamy trasformację uzyskujemy ocey parametrów A B, a epewośc u A, u B oceę c AB kowaracj C AB wyzaczamy a podstawe wzoru a propagację małych błędów. Stosowe oblczea staową treść zadań rachukowych pożej. W podoby sposób postępujemy z przykładowym zależoścam wymeoym w Tabel. Tabela. Przykłady learyzowaa zależośc ([x] ozacza wymar lub jedostkę welkośc x) Badaa zależość Nowa zmea zależa η = l ϕ ϕ ϕ = Bx a [ ] ϕ = Be ax [ ϕ] ϕ = A(x + B) k Nowa zmea ezależa t = l x x η = l ϕ x η [ ] x Przekształcee parametrów b l B B [ ] Otrzymaa zależość = η = at + b b = l B η = ax + b [ B] k k k = ϕ x a A, b B A = = η = ax + b (6) 6

7 Ćwczee 5 TERMISTOR JAKO TERMOMETR Istrukcja dla studeta Uwaga. Tak jak e potrafmy oblczyć wartośc fukcj wykładczej w pukce p. 5 cm lub wartośc fukcj trygoometryczych od argumetu p. 3 godz., tak też e potrafmy oblczyć wartośc logarytmu welkośc maowaej. Dlatego do dobrej praktyk ależy jawe usuęce maa we wzorach metodą dzelea przez jedostkę, p. l (t/ C), w której merzoa jest rozważaa welkość, co w Tabel symbolzują ozaczea [ϕ], [x] oraz [B]. Przykład sprowadzea do zależośc lowej ( learyzacj ) spotkalśmy już w Ćwczeu 4, gdze aalzowaa była zależość 4π 4π H T = h+ g g kwadratu okresu T drgań wahadła, jako fukcj wysokośc h ad podłogą, a welkość H określała wysokość puktu zaczepea wahadła ad podłogą. W relacj tej kwadrat okresu odgrywa rolę welkośc η, atomast zmeą ezależą x jest wysokość h. Jeśl epewośc zmeej zależej są a tyle małe, że przyblżee propagacj małych błędów jest wystarczająco dokłade, to ocey wartośc parametrów uzyskae a podstawe zlearyzowaej zależośc są bardzo blske wartoścom wykającym z metody ajmejszych kwadratów zastosowaej do orygalego problemu. Przeoszee epewośc Uzupełjmy te rozważaa o jeszcze jede elemet: ogóly wzór a przeoszee epewośc, który wykorzystamy welokrote w dalszej częśc ćwczea. W Ćwczeu pokazalśmy, że epewość u z kombacj lowej z = ax + by + c zmeych x oraz y, gdze a, b oraz c to zadae stałe, wyos: uz = a ux + b uy + abcxy. (8) Współczyk c xy przy podwojoym loczye to ocea tzw. kowaracj zmeych x y w zależośc od relacj mędzy zmeym, welkość ta, w przypadku korelacj dodatej, powększa epewość, a przypadku korelacj ujemej pomejsza. W szczególym przypadku, gdy zmee są statystycze ezależe, oceę ch kowaracj moża przyjąć rówą zeru powracamy do dobrze zaego wzoru a propagację epewość, wykorzystywaego we wszystkch dotychczasowych aalzach. Zadae 5 (a ćwczeach) ogóla postać wzoru a przeoszee epewośc Wzorując sę a wyprowadzee wzoru (8) w Ćwczeu pokaż, że w przypadku kombacj lowej welu zmeych x, =,,,, ze współczykam α : wzór (8) przyjmuje ogólejszą postać: gdze z = α + α x, 0 7 = z = α + αα j j = =, j, u u c u to ocea waracj welkośc x, a c j kowaracj C j zmeych x oraz x j. Pokaż, że dla fukcją f(x,x,,x ) zmeych x, której rozwęce: f f ( x, x,..., x) f ( μ, μ,..., μ) + ( x μ) x do wyrazów lowych wokół puktu (μ,μ,,μ ) dostarcza jej akceptowalej aproksymacj w przestrze zmeych x w hperkostce o rozmarach klku epewośc u, wzór a epewość wartośc tej fukcj przyjmuje postać: = f f f f = + j = x =, j x xj. u u c Wemy, że w przypadku welokrotych pomarów, potrafmy wyzaczyć epewośc welkośc merzoych. Wyprowadzając wzór (8) w Ćwczeu pokazalśmy, jak welokrote

8 Ćwczee 5 TERMISTOR JAKO TERMOMETR Istrukcja dla studeta pomary pozwalają także wyzaczyć oceę c xy kowaracj. Gdy wykoujemy jedokrote pomary, zarówo epewośc jak oceę kowaracj musmy zać skądąd. Zadae 6 (a ćwczeach rachukowych) korelacja mędzy fukcjam zmeych Daa jest sera zmeych x, =,,,, o epewoścach u oceach kowaracj c j. Ze zmeych x tworzymy dwe kombacje lowe: z = α + α x, z = β + β x α, 0 β 0 = = o stałych współczykach α oraz β, = 0,,,,. Pokaż, że ocea kowaracj C αβ mędzy zmeym z α oraz z β wyos: j j = =, j. cαβ = αβu + αβc Wskazówka. Wzorując sę a wyprowadzeu wzoru (8), utwórz zmeą z = αz α + βz β, gdze α oraz β to stałe współczyk wyzacz jej epewość współczyk przy podwojoym loczye lczb α oraz β to poszukwaa kowaracja. Pokaż, że w przypadku dwóch fukcj f(x,x,,x ) oraz g(x,x,,x ) zmeych x o epewoścach u, do których to fukcj mają zastosowae założea dotyczące wyzaczae epewośc welkośc pośredo merzoej (przeoszea epewośc), ocea c fg kowaracj mędzy tym fukcjam przyjmuje postać: f g f g cfg = u + cj. = x x =, j x xj Należy zwrócć uwagę a fakt, że awet gdy zmee x są statystycze ezależe, fukcje f g pozostają skorelowae: fluktuacje wartośc zmeych wymuszają odpowedą współzmeość wartośc tych fukcj. Kowaracja zmeych, w szczególośc kowaracja oce parametrów l prostej, odgrywa w aalze daych w ejszym ćwczeu zasadczą rolę. Zadae 7 (do domu dla tregu) Daa jest sera zmeych x, =,,,, o epewoścach u oraz sera zmeych y j, j =,,, m, o epewoścach v j. Ze zmeych tych utworzoo dwe kombacje lowe: z = α + α x, z = β + β y α, 0 β 0 j j = j= o stałych współczykach α, = 0,,,,, oraz β j, j =,,, m. Wyzacz kowaracje mędzy zmeym z α oraz z β. Zadae 8 (a ćwczeach rachukowych) przykład sprowadzaa do zależośc lowej Zgode z prawem Newtoa, temperatura T stygącego cała, z dobrym przyblżeem, opsywaa jest zależoścą: T() t = T0 + ( Tp T0) exp( At), (9) gdze T 0 jest temperaturą otoczea, T p temperaturą początkową cała, atomast t czasem obserwacj merzoym od chwl, kedy to cało mało temperaturę T p. Współczyk A charakteryzuje waruk stygęca zależy od stygącego cała otoczea. Dla cągu dokłade zaych chwl czasu t, =,,..,, zmerzoo wartośc T ± u temperatury wody stygącej w aczyu. Zaprojektuj koleje krok oblczeń pozwalające wyzaczyć ocey ezaych wartośc parametrów A T p, a także epewośc tych oce. Sprowadź zagadee do wyzaczaa parametrów zależośc lowej wyprowadź ezbęde wzory. W celu uproszczea zadaa przyjmj, że temperatura otoczea T 0 jest zaa dokłade (została zmerzoa termometrem o stote wększej precyzj, ż termometr, który posłużył do wyzaczaa temperatury stygącej wody) e ulega zmae w trakce trwaa pomarów. Wskazówka: a) Zapropouj postać trasformacj sprawdzające wyrażee (9) do lowej fukcj η = ax + b 8 m

9 Ćwczee 5 TERMISTOR JAKO TERMOMETR Istrukcja dla studeta pomocczych parametrów a b, w której η jest ową zmeą zależą, a x ową zmeą ezależą. b) Podaj zwązk łączące parametry A T p z parametram a b. c) Przetłumacz epewośc u a epewośc w owej zmeej zależej. d) Sformułuj problem wyzaczaa oce ezaych parametrów a b l prostej metodą ajmejszych kwadratów. e) Wyprowadź wyrażea a ocey parametrów a b, ch epewośc u a u b oraz oceę c ab kowaracj C ab (wzory (6) oraz (7)) wykające z metody ajmejszych kwadratów. f) Przypuśćmy, że odchylee stadardowe σ T pomaru temperatury e jest zae, a jedye wadomo, że jest oo take samo dla wszystkch wartośc temperatury. Na podstawe welu wcześejszych dośwadczeń wadomo, że wyrażee (9) poprawe opsuje stygęce wody w warukach tego kokretego eksperymetu. Podaj wyrażea a oceę u odchylea stadardowego σ T oraz epewośc u a u b oraz oceę c ab kowaracj C ab., Część II kalbracja odwrócee rol zmeych Doberając odpowedą wartość oporośc R dzelka (wzór (4)) oczekujemy, że w otoczeu puktu przegęca wyzaczoego temperaturą t 0, apęce V a termstorze z dobrym przyblżeem speła zależość U = ht+ g (wzór (3)). Celem drugej częśc pomarów jest wyzaczee oce parametrów h g, które pozwolą określć temperaturę a podstawe zmerzoego apęca V a termstorze, zgode ze wzorem (5): g t = HV + G, H =, G =. h h Opsaa powyżej procedura azywaa jest kalbrowaem przyrządu. Używając termstora jako termometru chcemy dodatkowo pozać dokładośc pomaru temperatury przy zadaej dokładośc apęca V w badaym przedzale temperatur. Zlustrujemy to rozwązując poższe zadaa. Zadae 9 (a ćwczeach rachukowych) kalbracja: epewośc kowaracje oce Pokaż, że dla dopasowaej zależość lowej U = ht + g mędzy apęcem a temperaturą, a astępe jej odwrócoej formy: g g t = V = HV + G, H =, G =, h h h h epewośc u H u G welkośc Ĥ Ĝ oraz ocea c HG ch kowaracj wyoszą: u ˆ ˆ ˆ h g g g uh =, u, ˆ4 G = u ˆ4 h + u ˆ g c ˆ3 hg chg = u ˆ4 h + c ˆ3 hg, h h h h h h gdze u h u g to epewośc oce ĥ oraz ĝ parametrów h oraz g, a welkość c hg to ocea kowaracj welkośc ĥ oraz ĝ. Zadae 0 (a ćwczeach rachukowych) kalbracja: epewość welkośc wyzaczaej Dla ustalea uwag rozważmy relację U = ht + g mędzy apęcem a termstorze a temperaturą. Dla ser zaych dokłade wartośc temperatur t, =,,..,, zmerzoo wartośc V ± u apęca V. Na podstawe tych daych wyzaczoo, metodą ajmejszych kwadratów, ocey ĥ ĝ parametrów h, g oraz ocey u h, u g c hg odchyleń stadardowych σ h, σ g kowaracj C hg. W dalszej pracy zamerzamy skorzystać z tych wyków w celu wyzaczea ocey ˆt temperatury a podstawe pojedyczej wartośc V ˆ uzyskaej jako wyk pomaru apęca V, przy czym zakładamy, że wartość V ˆ uzyskao a drodze pomaru ezależego od pomarów, które doprowadzły do wyzaczea oce parametrów h oraz g. Przyjmujemy też, że ocea odchylea stadardowego σ V wartośc V ˆ, czyl epewość ocey V ˆ wyos u V. Dla zależośc U = ht + g mamy relacje odwrotą: t = HV + G, gdze H = /h oraz G = g/h 9

10 Ćwczee 5 TERMISTOR JAKO TERMOMETR Istrukcja dla studeta oceę ˆt temperatury wyzaczymy ze zwązku ˆˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ g t = HV + G, H =, G =. hˆ hˆ Pokaż, że epewość u t tak wyzaczoej ocey temperatury wyos: ˆ ˆ u ˆ t = H uv + V uh + ug + VcHG. (0) Jeśl wrócmy do perwotych parametrów h oraz g, to zwązek te przyberze kształt: ( V gˆ ) V gˆ u ( ˆ ˆ t = u ˆ ) V + u ˆ4 h + u ˆ g + c ˆ3 hg = u ˆ V + t uh + ug + tchg. () h h h h h Zadae (a ćwczeach rachukowych) terpolacja Dla ustaloej wartośc apęca V otrzymujemy ajlepszą oceę ˆt = HV ˆ + Gˆ temperatury wraz z dwema ograczającym ją wartoścam: tˆ HV ˆ Gˆ ± = + ± u t wyzaczającym tzw. przedzał ufośc a pozome jedej epewośc stadardowej. Gdy będzemy zmeać wartość apęca V, wartośc gracze wyzaczą dwe hperbole o rówaach tˆ ( ) ˆ ˆ ˆ ± V = HV + G± H uv + V uh + ug + VcHG () okalające prostą tv ˆ( ) = HV ˆ + Gˆ a wykrese ^ zależośc temperatury od apęca. Hperbole te t t (as) + (V) ^ określają tzw. pasmo ufośc odpowadający jedej t(v) ^ epewośc stadardowej temperatury t(v), t + (V) ^ t (as) (V) w wybraym zakrese wartośc argumetu V, jak t lustruje to, w sposób przesady, Rysuek 4. ^ a) Po wyzaczeu oce parametrów H oraz G, do t (V) dobrej praktyk ależy przedstawee wzualej ocey zgodośc dopasowaej prostej z daym. Dokoujemy tego a wykrese reszt ε = t t(v ), V czyl różc mędzy zmerzoym temperaturam V t wyzaczoym z zależośc tv ( ) ˆ ˆ = HV + G, Rys. 4. Pasmo ufośc wokół prostej jako fukcj apęca, a którym pukty daych powy być rozrzucoe losowo wokół zera. Wszelk regulary wzór tych puktów może sugerować ewłaścwy wybór dopasowywaej zależośc. b) Wykres reszt jest także dobrym mejscem do ukazaa hperbol wyzaczających pasmo ufośc. Wyka to z faktu, ż, z reguły, pasmo to wąsko otacza dopasowaą lę prostą zacze lepej wdoczy jest jego przebeg właśe a wykrese reszt. Pokaż, że pasmo take wyzaczoe jest przez krzywe () odpowadające jedej epewośc stadardowej u t zadaej wzorem (0), w górę w dół od zera. Zazwyczaj wygodej jest przedstawć zarówo reszty jak pasmo ufośc a wykrese, a którym a os odcętych odkładamy orygalą zmea ezależą, w tym przypadku temperaturę, a węc wykorzystujemy wzór (). Pozwala to łatwo zobaczyć jakość pomaru (temperatury) w pukce, w którym tę jakość chcemy oceć, bez potrzeby przechodzea przez wyzaczae wartośc welkośc merzoej (apęca). c) Dla kompletu formacj ukazaej a rysuku pokaż, że asymptoty hperbol mają rówaa: ˆ( as ) ( ) ( ˆ ) ˆ chg t± V = H ± uh V + G± u H przecają sę pukce o współrzędych c c HG hg V = = V, t t = =, uh uh gdze V t to średe arytmetycze, a pukt te leży a prostej ˆt = HV ˆ + Gˆ. 0

11 Ćwczee 5 TERMISTOR JAKO TERMOMETR Istrukcja dla studeta Zadae (a ćwczeach, jeśl wystarczy czasu) wpływ establośc zaslacza Rozważmy wpływ braku stablośc dzałaa zaslacza a dokładość pomarów temperatury za pomocą termstora w układze dzelka apęca. W tym celu przyjmjmy, że zamy dokłade parametry B oraz r termstora, oporość R oporka wzorcowego w dzelku apęca, a jedyym źródłem błędu w pomarze jest brak stablośc zaslacza. Jak duża musałaby być względa zmaa ΔE/E apęca a zaslaczu, aby zazaczyła sę oa odchyleem wartośc temperatury od jej wartośc dokładej o 0, C? Aby abrać oretacj co do rozmaru tego efektu, skorzystaj z szacukowych oce parametrów termstora zmerzoej wartośc R referecyjego oporka, wyzacz wartość ΔE/E dla temperatury t 0 porówaj ją z aalogcza wartoścą wykającą z procetowej dokładośc merka Bryme (Tabela ) a wybraym zakrese pomarowym. Gdyby establość zaslacza była etolerowale duża e było możlwośc powtórzea pomarów ze sprawym zaslaczem, to w jak sposób ależałoby uwzględć te efekt? Zadae 3 (do domu dla tregu) Pokaż, że obe krzywe wyrażoe zwązkem () to stote są hperbole. Zadae 4 (do domu dla tregu) Wskazae jest aby zawsze, po wykoau dopasowaa zależośc η(x) = ax + b, przedstawć reszty ε ˆ ˆ = y ax b, gdze welkośc y to uzyskae wartośc welkośc η w pukce x. Pokaż, że epewość takej reszty wyos: u = u + y x u + a u + ε b xc. ab W szczególośc, w przypadku reszt V U ( t ) V ht ˆ gˆ termstorze, epewość ta to: ε = = z dopasowaa apęca a u = u + t u + ε u + tc. V h g hg Zadae 5 (do domu dla tregu) Jeśl do terpolacj wykorzystujemy prostą dopasowaą metodą ajmejszych kwadratów, to dla jakej wartośc zmeej zaej dokłade (kotrolowaej) otrzymujemy ajmejszą epewość welkośc terpolowaej? Zadae 6 (do domu dla tregu) Dwaj studec otrzymal zadae pomaru masy dwóch cał za pomocą szalkowej wag laboratoryjej, wyposażoej w komplet odważków, z których ajmejszy mał masę Δ = g. Studet A zmerzył masę każdego z cał bezpośredo tj. kładąc każde z ch oddzele a jedą szalkę, a odważk a drugą. Studet B atomast, ajperw zmerzył sumę mas obu cał łącze, a astępe położył jedo cało a jedej szalce, a druge a drugej szalce wyrówał wagę dokładając odpowede odważk a tej szalce, a której leżało cało o mejszej mase. Układając stosowe rówaa, studet B mógł oblczyć masę każdego z cał. Jaką dokładość pomaru masy każdego z cał uzyskal studec? Ile wyos współczyk korelacj mędzy wartoścam mas uzyskaym przez każdego studeta w ch własym pomarze? Zadae 7 (do domu dla tregu) Wykorzystaj swoje dae dotyczące pomaru okresu drgań wahadła w zależośc od wysokośc kul wahadła a podłogą uzyskae przy wykoywau pomarów w Ćwczeu wyzacz ocey, wraz z ch epewoścam współczykem korelacj, przyspeszea zemskego oraz wysokośc pomeszczea, w którym wykoywae były pomary. Zadae 8 (do domu dla tregu) Dla wartoścach zmeej kotrolowaej x, dyspoujemy serą wartośc y, z odchyleam stadardowym σ, pomarów welkośc η, przy czym wemy, że η x zwązae są zależoścą proporcjoalą η = θ x. Dla każdej pary (x, y ) możemy utworzyć oceę parametru θ w forme: θ = y /x, a z tych oce zbudować średą arytmetyczą θ. Zajdź warację takej ocey.

12 Ćwczee 5 TERMISTOR JAKO TERMOMETR Istrukcja dla studeta Wyzacz epewośc welkoścθ oblcz ch średa ważoą θ w jej epewość wewetrzą. Porówaj uzyskae wzory z wyrażeam wykającym z metody ajmejszych kwadratów. Którą z oce: θ czy θ w wyberzesz? Zadae 9 (do domu dla tregu) Wadomo, że zależość mędzy welkoścam η x jest lowa. Dla cągu zaych dokłade wartośc x, =,,..,, z pomaru uzyskao wartośc y welkośc η, przy czym odchylee stadardowe wyku pomaru o umerze wyos σ.pokaż bezpośredm rachukem, że jeśl relację mędzy welkoścam η oraz x przedstawć w postac η = a( x xw ) + b, gdze x xw =, = σ = σ to kowaracja C ab = 0 (mówmy wtedy, że ocey parametrów a oraz b są eskorelowae). Zadae 0 (do domu dla tregu) Daa jest próbka lcząca par (x,y ) kotrolowaych wartośc x zaych ścśle oraz zmerzoych wartośc y, o zaych dyspersjach σ, będących eobcążoym oceam welkośc η = ax. Nech lowy, w zmeych y, estymator â parametru a ma postać aˆ = α y, = gdze α to ezae, stałe współczyk. Doberz te współczyk tak, aby estymator te mał mmalą warację był eobcążoy. Pokaż, że tak otrzymay estymator jest tożsamy z estymatorem metody ajmejszych kwadratów. Przyjmj, że zmee y są statystycze ezależe. RAPORT KOŃCOWY Wyk pomarów, w postac plku tekstowego, plku do programu Excel paketu MS Offce lub plku do programu Calc paketu Lbre/Ope Offce ależy przesłać e-malem prowadzącemu zajęca ezwłocze po złożeu raportu. Raport będze czekał a sprawdzee, aż to uczysz. Raport, apsay zgode z ogólym zasadam wyszczególoym w strukcj do Ćwczea, powe zawerać:. Defcję trasformacj zmeych, w których zmerzoa zależość oporośc od temperatury przyjmuje postać lowej fukcj poszukwaych parametrów.. Przy wyzaczeu metodą ajmejszych kwadratów oce wartośc parametrów otrzymaej zależośc lowej przyjmj, że temperatura merzoa wzorcowym termometrem zaa jest dokłade, a wszystke pomary oporu mają tę samą, ezaą, wartość u r epewośc wyzacz ją z rozrzutu puktów wokół otrzymaej prostej (patrz Wykład Ćwczee 4). Podaj wartość u r, a stąd wartośc oce parametrów r B termstora (wzór ()) oraz ch epewośc wraz z oceą ch kowaracją. Alteratywe, przy dopasowywau parametrów l prostej skorzystaj z formacj zawartej w Tabel o dokładośc merka Bryme jako omomerza. 3. Wykres zmerzoej zależośc oporu termstora od temperatury (Wykoae pomarów część I) wraz z krzywą daą wzorem () wyzaczoą a podstawe oce wartośc parametrów uzyskaych w pukce ejszego wylczea. Na wykrese temperaturę przedstaw w skal Celsjusza tylko tą skalą posługuj sę w całej dalszej prezetacj dyskusj wyków. 4. Optymalą dla temperatury t 0 = 65 C oceę oporu referecyjego R (wzór (4)) w dzelku apęca, wraz z epewoścą tej ocey. 5. Zmerzoą wartość R oporka wybraego z dostępego zestawu zastosowaego jako opór referecyjy w dzelku apęca oraz odpowadającą temu oporkow temperaturę t Wykres zmerzoej zależośc apęca V a termstorze od temperatury t wyrażoej w stopach Celsjusza (Wykoae pomarów część II). 7. Uzyskae metodą ajmejszych kwadratów ocey parametrów h g zależośc U = ht + g

13 Ćwczee 5 TERMISTOR JAKO TERMOMETR Istrukcja dla studeta (zwązek (3)), a także epewośc oce tych parametrów oceę ch kowarację. W oblczeach przyjmj, że temperatura jest zaa dokłade, a wszystke epewośc pomaru apęca mają tę samą wartość u V. Wyzacz ją z rozrzutu puktów wokół otrzymaej prostej podaj jej wartość. Alteratywe, przy dopasowywau parametrów l prostej skorzystaj z formacj zawartej w Tabel o dokładośc merka Bryme jako woltomerza. 8. Dopasowaą prostą aesoą a wykres z puktu 6 powyżej. 9. Wykres reszt ε ˆ = V U, tj. różc mędzy zmerzoą wartoścą V apęca a wartoścą Uˆ ˆ ˆ = ht + g uzyskaą z dopasowaej zależośc dla temperatury t, jako fukcję temperatury. 0. Ocey Ĥ Ĝ parametrów H G w zależość (5) wraz z ch epewoścam oceą kowaracj.. Wyzaczoą a podstawe zależośc (5) wartość temperatury (w stopach Celsjusza) wraz z jej epewoścą dla arbtrale wybraej przez Cebe, przykładowej wartośc apęca V różej od wartośc uzyskaych w procese kalbracj termstora. Przyjmj, że wartość epewośc merzoego apęca jest rówa epewośc u V uzyskaej w pukce 7 powyżej. Jeśl wykorzystywaa była Tabela do wyzaczaa epewośc apęca, skorzystaj z dopuszczalej wartośc błędu odczytu podaego w tej Tabel dla wybraego apęca.. Podsumowae formacj dla przyszłego użytkowka zbudowaego termometru (termstor w układze dzelka apęca z zadaym apęcem zaslającym) w postac: a) wykresu reszt δ = t t(v ) = t HV G jako fukcję temperatury t dla deksu =,,...,, umerującego pary wartośc (V, t ) zmerzoe jak opsao to w Wykoae pomarów część II; b) aesoych a tym wykrese hperbol () wyzaczających odchylea temperatury (w stopach Celsjusza) o jedą epewość u t od oblczoej temperatury t(v); c) dyskusj dokładośc wskazań przyrządu w zależośc od dopuszczalego przedzału zmeośc temperatury t. Raport końcowy powe zawerać wszystke surowe wyk pomarów, aby moża było, bez odwoływaa sę do orygalych zapsków sporządzoych w trakce wykoywa dośwadczea, powtórzyć wszystke oblczea sprawdzć ch poprawość. Raport ależy oddać, wraz z ostemplowaym arkuszem otrzymaym przy przystępowau do częśc pomarowej, w sekretarace Pracow w terme astępych zajęć, po zakończeu ćwczeń rachukowych do ejszego dośwadczea. W raporce możesz wykorzystać jedye włase dae. Raport e może uzyskać pozytywej ocey końcowej, jeśl choć jeda z wartośc lczbowych jest błęda z powodu błędów rachukowych bądź wyboru błędej metody aalzy! 3

14 Ćwczee 5 TERMISTOR JAKO TERMOMETR Istrukcja dla studeta Rys. 4. Zależość oporu r termstora od temperatury t 4

15 Ćwczee 5 TERMISTOR JAKO TERMOMETR Istrukcja dla studeta 5

Ćwiczenie nr 5 TERMISTOR JAKO TERMOMETR Instrukcja dla studenta (wersja z dnia 9 IV 2018) A. Majhofer i R. Nowak

Ćwiczenie nr 5 TERMISTOR JAKO TERMOMETR Instrukcja dla studenta (wersja z dnia 9 IV 2018) A. Majhofer i R. Nowak Ćwczee r 5 TERMISTOR JAKO TERMOMETR Istrukcja dla studeta (wersja z da 9 IV 018) A. Majhofer R. Nowak WYMAGANIA TEORETYCZNE Sformułowae metody ajmejszych kwadratów wyzaczae oce parametrów odchyleń stadardowych

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

OBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B

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

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY 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

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

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

Bardziej szczegółowo

Podstawy opracowania wyników 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

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

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

. 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

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

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

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

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

Bardziej szczegółowo

W 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

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

WYZNACZANIE PRZERWY ENERGETYCZNEJ GERMANU

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

Bardziej szczegółowo

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

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

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

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

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

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 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

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

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

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

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

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

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

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

( 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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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 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

TMM-2 Analiza kinematyki manipulatora metodą analityczną

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

Bardziej szczegółowo

... MATHCAD - PRACA 1/A

... MATHCAD - PRACA 1/A Nazwsko Imę (drukowaym) KOD: Dzeń+godz. (p. Śr) MATHCAD - PRACA /A. Stablcuj fukcję: f() = s() + /6. w przedzale od a do b z podzałem a rówych odcków. Sporządź wykres f() sprawdź, le ma mejsc zerowych.

Bardziej szczegółowo

5. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA

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

Bardziej szczegółowo

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

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

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

Bardziej szczegółowo

( ) 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

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

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

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania MODELOWANIE I PODSTAWY IDENTYFIKACJI

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania MODELOWANIE I PODSTAWY IDENTYFIKACJI Poltechka Gdańska Wydzał Elektrotechk Automatyk Katedra Iżyer Systemów Sterowaa MODELOWANIE I PODSAWY IDENYFIKACI Wybrae zagadea z optymalzacj. Materały pomoccze do zajęć ćwczeowych 5 Opracowae: Kazmerz

Bardziej szczegółowo

BADANIE CHARAKTERYSTYKI DIODY PÓŁPRZEWODNIKOWEJ

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

Bardziej szczegółowo

Statystyka 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

Materiały do wykładu 7 ze Statystyki

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

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

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

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

METODY KOMPUTEROWE 1

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

Bardziej szczegółowo

Zadanie 1. Rzucamy symetryczną monetą tak długo, aż w dwóch kolejnych rzutach pojawią się,,reszki. Oblicz wartość oczekiwaną liczby wykonanych rzutów.

Zadanie 1. Rzucamy symetryczną monetą tak długo, aż w dwóch kolejnych rzutach pojawią się,,reszki. Oblicz wartość oczekiwaną liczby wykonanych rzutów. Pradopodobeństo statystya 6..3r. Zadae. Rzucamy symetryczą moetą ta długo aż dóch olejych rzutach pojaą sę resz. Oblcz artość oczeaą lczby yoaych rzutó. (A) 7 (B) 8 (C) 9 (D) (E) 6 Wsazóa: jeśl rzuce umer

Bardziej szczegółowo

Wnioskowanie statystyczne dla korelacji i regresji.

Wnioskowanie statystyczne dla korelacji i regresji. STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 6 Woskowae statstcze dla korelacj regresj. Aalza korelacj Założee: zmea losowa dwuwmarowa X, Y) ma rozkład ormal o współczku korelacj ρ. X, Y cech adae rówocześe. X X X...

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

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

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

Bardziej szczegółowo

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

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ,,, ~ B, β ( β β ( ( Γ( β Γ + f ( Γ ( + ( + β + ( + β Γ + β Γ + Γ + β Γ + + β E Γ Γ β Γ Γ + + β Γ + Γ β + β β β Γ + β Γ + Γ + β Γ + + β E ( Γ Γ β Γ Γ + + β Γ + Γ β β + β Metoda mometów polega a przyrówau

Bardziej szczegółowo

3. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA

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

Bardziej szczegółowo

Zastosowanie metody najmniejszych kwadratów do pomiaru częstotliwości średniej sygnałów o małej stromości zboczy w obecności zakłóceń

Zastosowanie metody najmniejszych kwadratów do pomiaru częstotliwości średniej sygnałów o małej stromości zboczy w obecności zakłóceń Zasosowae meody ajmejszych kwadraów do pomaru częsolwośc średej sygałów o małej sromośc zboczy w obecośc zakłóceń Elgusz PAWŁOWSKI, Darusz ŚWISULSKI Podsawowe meody pomaru częsolwośc Zlczae okresów w zadaym

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

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

[, ] [, ] [, ] ~ [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

Liniowe relacje między zmiennymi

Liniowe relacje między zmiennymi Lowe relacje mędzy zmeym Marta Zalewska Zakład Proflaktyk ZagrożeńŚrodowskowych Alergolog Ocea lowych relacj mędzy zmeym Metoda korelacj - określee rodzaju sły zależośc mędzy cecham. Metoda regresj 1 Uwaga

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

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

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

Badania niezawodnościowe i statystyczna analiza ich wyników

Badania niezawodnościowe i statystyczna analiza ich wyników Badaa ezawodoścowe statystycza aalza ch wyków. Co to są badaa ezawodoścowe jak sę je przeprowadza?. Metody prezetacj opsu daych pochodzących z eksperymetu 3. Sposoby wyzaczaa rozkładu zmeej losowej a podstawe

Bardziej szczegółowo

MATEMATYKA STOSOWANA W INŻYNIERII CHEMICZNEJ

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

Bardziej szczegółowo

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

Statystyka Matematyczna Anna Janicka

Statystyka Matematyczna Anna Janicka Statystyka Matematycza Aa Jacka wykład II, 3.05.016 PORÓWNANIE WIĘCEJ NIŻ DWÓCH POPULACJI TESTY NIEPARAMETRYCZNE Pla a dzsaj 1. Porówywae węcej ż dwóch populacj test jedoczykowej aalzy waracj (ANOVA).

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Portfel złożony z wielu papierów wartościowych

Portfel złożony z wielu papierów wartościowych Portfel westycyy ćwczea Na odst. Wtold Jurek: Kostrukca aalza, rozdzał 4 dr Mchał Kooczyńsk Portfel złożoy z welu aerów wartoścowych. Zwrot ryzyko Ozaczea: w kwota ulokowaa rzez westora w aery wartoścowe

Bardziej 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

) będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym rozkładzie normalnym z następującymi parametrami: nieznaną wartością 1 4

) będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym rozkładzie normalnym z następującymi parametrami: nieznaną wartością 1 4 Zadane. Nech ( X, Y ),( X, Y ), K,( X, Y n n ) będą nezależnym zmennym losowym o tym samym rozkładze normalnym z następującym parametram: neznaną wartoścą oczekwaną EX = EY = m, warancją VarX = VarY =

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

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

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

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE ZT.. Zagadee trasportowe w postac tablcy Z m puktów (odpowedo A,...,A m ) wysyłamy edorody produkt w loścach a,...,a m do puktów odboru (odpowedo B,...,B ), gdze est odberay w

Bardziej 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

Linie regresji II-go rodzaju

Linie regresji II-go rodzaju Lam regresj II-go rodzaju zmeej () względem () azwam zadae krzwe g(;,, ) oraz h(;,, ) gd spełają oe odpowedo waruk: E E Le regresj II-go rodzaju ( ( )) ( ) ( ) ( ) ( ) g ;,,... g ;,,... f, dd m,,... (

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

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

Regresja REGRESJA

Regresja REGRESJA Regresja 39. REGRESJA.. Regresja perwszego rodzaju Nech (, będze dwuwyarową zeą losową, dla które steje kowaracja. Nech E( y ozacza warukową wartość oczekwaą zdefowaą dla przypadku zeych losowych typu

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

Katedra Chemii Fizycznej Uniwersytetu Łódzkiego

Katedra Chemii Fizycznej Uniwersytetu Łódzkiego Katedra Chem Fzyczej Uwersytetu Łódzkego Wyzaczae współczyka podzału Nersta w układze: woda aceto chloroform metodą refraktometryczą opracowała dr hab. Małgorzata Jóźwak ćwczee r 0 Zakres zagadeń obowązujących

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

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