Zastosowanie kart kontrolnych do analizy zdolności systemu pomiarowego w przedsiębiorstwie branży motoryzacyjnej

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Zastosowanie kart kontrolnych do analizy zdolności systemu pomiarowego w przedsiębiorstwie branży motoryzacyjnej"

Transkrypt

1 Zastosowaie kart kotrolych do aalizy zdolości systemu pomiaroweo w przedsiębiorstwie braży motoryzacyjej Beata Mrualska, Aelika Oleszyńska **, Żaeta Mądrawska *** Słowa kluczowe: jakość, karty kotrole, statystycze sterowaie procesem, system pomiarowy, zdolość systemu pomiaroweo Keywords: quality, cotrol charts, statistical process cotrol, measuremet system, capability of measuremet system Syopsis: W iiejszym artykule podjęto tematykę zdolości systemu pomiaroweo w wybraym przedsiębiorstwie braży motoryzacyjej. Omówioo metody kotrole systemów pomiarowych w formie procedur a astępie zastosowao wybraą procedurę w praktyce. Zapropoowao także zastosowaie kart kotrolych jako alteratyweo arzędzia w celu stwierdzeia czy wykorzystyway w daym przedsiębiorstwie system pozwala a wykoywaie wiaryodych pomiarów. Wprowadzeie W dzisiejszych czasach każde przedsiębiorstwo dąży do teo, aby jeo wyroby bądź też usłui były jak ajlepszej jakości. Chcąc zdobyć jak ajwiększą ilość klietów, trzeba sprostać ich wymaaiom i oczekiwaiom. W tym celu moża zastosować podstawowe arzędzie statystyczeo sterowaia procesem jakim są karty kotrole. Służą oe przede wszystkim do adzorowaia procesu, a także pozwalają: sprawdzić czy proces spełia stawiae mu wymaaia, sprawdzić czy wymaaia te są spełioe podczas trwaia całeo procesu, podjąć odpowiedie działaia koryujące i korektę procesu, jeśli ie spełia o wymaań [Bak, 997, s ; Lock, 00, s. 453]. Przeprowadzając ich aalizę moża stwierdzić, czy zmiay poarszające proces są zajściem aturalym, czy też występują specjalie. Zakłóceia aturale są ierozerwalie związae z procesem. Trudo jest je wyelimiować, poieważ wyikają z istoty procesu, stosowaych techoloii. Z kolei czyiki specjale pojawiają się przypadkowo i oddziaływają w zaczącym stopiu a proces powodując tym samym jeo rozreulowaie [Jazdo 00, s. 8; Łuczak i Matuszak-Flejszma 007, s. 007; Mrualska, Kawecka-Edler 007, s. 3; Mrualska, Kawecka-Edler 0; Mrualska, 03]. Zastoso- dr iż. Beata Mrualska, Politechika Pozańska, Wydział Iżyierii Zarządzaia ** iż. Aelika Oleszyńska, absolwetka Politechiki Pozańskiej, Wydziału Iżyierii Zarządzaia *** iż. Aelika Oleszyńska, absolwetka Politechiki Pozańskiej, Wydziału Iżyierii Zarządzaia

2 waie kart kotrolych pozwala zidetyfikować miejsca występowaia takich zakłóceń w procesie, a także może przyczyić się do ich wyelimiowaia [Iwasiewicz, 999, s. 0; Sałaciński, 009, s. 4]. W iiejszym artykule w celu dokoaia ocey zdolości wybraeo systemu pomiaroweo omówioo trzy metody kotrole systemów pomiarowych w formie procedur. Następie zaprezetowao wykorzystaie pierwszej z tych procedur w praktyce. W tym celu dokoao wstępej weryfikacji zdolości wybraeo systemu pomiaroweo a podstawie daych pomiarowych z wzorca z zastosowaiem urządzeia Proima V4 firmy Promess. Aby ostateczie zweryfikować uzyskae wyiki zapropoowao opracowywaie kart kotrolych z zastosowaiem oproramowaia Statistica jako alteratyweo arzędzia dla trzeciej procedury do badaia zdolości systemu. W wyiku aalizy kart kotrolych określoo czy day system jest zdoly do dokoywaia pomiarów. Metody badaia zdolości systemów pomiarowych Do badaia zdolości systemów pomiarowych moża wykorzystać trzy procedury. Pierwsza z ich zajduje zastosowaie u produceta oweo urządzeia jak i u klieta w miejscu plaowaeo użytkowaia a produkcji. Jej celem jest wstępe zweryfikowaie daych dostarczoych przez produceta. Wyzaczae są w iej wskaźiki rozrzutu jak i wycetrowaia systemu pomiaroweo. Pierwszym krokiem w celu zbadaia oweo lub zmodyfikowaeo przyrządu pomiaroweo jest wyzaczeie wzorca, a którym wykoywae będą pomiary. W tym celu ależy przeprowadzić 50 pomiarów a wzorcu, któreo wymiar jest wielkością położoą w środku przedziału toleracji. Moża wykoać miej iż 50 pomiarów, ale tylko w uzasadioych przypadkach. Wówczas liczba pomiarów ie może być iższa iż 5. Każdorazowo po zmierzeiu wzorca przyrząd pomiarowy musi zostać z ieo wyjęty. Podczas całeo cyklu badań wzorzec musi być położoy i skieroway w to samo miejsce [Dietrich i Schulze, 000, s. 3 33; Sałaciński, 009, s. ]. Po przeprowadzoej rejestracji daych ależy obliczyć [Sałaciński, 009, s. 3 4]: ) wartość średią z serii pomiarów wzorca: ) odchyleie stadardowe serii pomiarów: i i () i i 3) wskaźik zdolości związay z rozrzutem: C s () 0,T 0, USL LSL 6s 6s 4) wskaźik zdolości związay z wycetrowaiem: (3)

3 C k 0,T 3s wz 0, USL LSL 3s (4) Po przeprowadzeiu pomiarów i wykoaiu wszystkich obliczeń, a podstawie wartości wskaźika zdolości związaeo z rozrzutem ( C ) oraz wycetrowaiem ( C ) podejmuje się decyzję, czy baday system pomiarowy jest zdoly do użycia. W przypadku, dy w tej procedurze stwierdzoo zdolość system pomiaroweo ależy zastosować druą procedurę azywaą rówież & [Dietrich i Schulze, 000, s. 34]. Jej celem jest sprawdzeie czy owy lub istiejący przyrząd pomiarowy adaje się do wykorzystywaia a produkcji. Procedurę tę moża także użyć do rutyoweo adzoru. Przy jej zastosowaiu wyzacza się wskaźiki powtarzalości i odtwarzalości z uwzlędieiem wpływu użytkowika (pomiary przeprowadzae są przez kilku operatorów). Na podstawie tych wskaźików uzyskuje się wartość procetową rozrzutu całkowiteo i moża stwierdzić czy urządzeie pomiarowe: adaje się do użycia (w aktualej procedury pomiarowej 0%... 0%, w owej procedury pomiarowej 0%... 0%), musi zostać udoskoaloe, ale moża je wykorzystać warukowo (w aktualej procedury pomiarowej 0% 30%, w owej procedury pomiarowej 0%... 0%), jest iezdole (trzeba przeprowadzić czyości aprawcze) (w obydwu przypadkach 30% ) [Dietrich i Schulze, 000, s. 34]. W celu przeprowadzeia metody &, w pierwszym kroku ależy wybrać dziesięć wyrobów z procesu. Następie, a oół trzech pracowików dokouje pomiaru wybraej cechy, powtarzając o dwu- lub trzykrotie, iezależie od siebie. Wyroby muszą być kolejo ozakowae, dyż każdy z pracowików bada je w takiej samej kolejości. Pracowik przed, ai w trakcie przeprowadzeia badań ie może zać wyików iych operatorów. Każdy z ich wprowadza wyiki do zbiorczeo formularza [Dietrich i Schulze, 000, s. 34]. Aby móc oceić baday system pomiarowy, po przeprowadzeiu badań ależy obliczyć [Sałaciński, 009, s. 9 0]: ) średi rozstęp i-tej próbki: Ai i A, 0 0 Bi i B, ) wartość średią z wartości średich rozstępów: 3) wartość średią i-tej próbki: A 3 B C 0 wz k Ci i C (5) (6) 30 Ai i A, 30 4) wartość średią rozstępu: 30 Bi i= B =, 30 = 30 i= 30 Ci C (7)

4 5) wskaźik powtarzalości: r ma mi (8) - EV k (9) Jeżeli day wyrób przez każdeo operatora mierzoy jest dwukrotie, wówczas przyjmuje się k = 4,56; jeżeli trzykrotie k = 3,05. 6) wskaźik odtwarzalości: AV k r (0) W przypadku dy pomiary są wykoywae przez dwóch operatorów, wówczas k = 3,65, a jeżeli przez trzech k =,70. 7) wskaźik & (powtarzalość i odtwarzalość): & EV AV 8) wartość procetową powtarzalości w odiesieiu do toleracji: %EV () EV 00 & T () 9) wartość procetową odtwarzalości w odiesieiu do toleracji: AV % AV 00 & T 0) procetowy wskaźik powtarzalości i odtwarzalości: % & %EV %AV (3) (4) Za pomocą Procedury, wyzaczaa jest wartość procetowa wskaźika powtarzalości i odtwarzalości, a podstawie któreo moża zdecydować czy baday przyrząd pomiarowy jest zdoly, warukowo adaje się lub też ie jest zdoly do wykoywaia kotroli badaej cechy [Dietrich i Schulze, 000, s. 38]. Szczeólym przypadkiem Procedury jest Procedura 3, która jest wykorzystywaa, dy do badaia daej cechy wyrobu używa się zautomatyzowaeo przyrządu. W wyiku teo operator ie ma wpływu a urządzeia pomiarowe, dlateo też rozrzut systemu w tej procedurze, spowodoway poprzez błędy użytkowików jest całkowicie wykluczoy. Aby móc zbadać zdolość automatyczeo przyrządu pomiaroweo, ależy wykoać dwukrote pomiary a co ajmiej 5 wyrobach. W wyiku teo otrzymujemy 50 wyików, które zamieszcza się w tabeli zbiorczej [Dietrich i Schulze, 000, s. 337; Sałaciński, 009, s. 4]. Mając opracowae wyiki badań, rozrzut systemu pomiaroweo moża obliczyć a dwa sposoby, korzystając z odchyleia stadardoweo bądź rozstępów. Biorąc pod uwaę odchyleie stadardowe ależy obliczyć astępujące wartości [Sałaciński, 009, s. 5 6]: ) różice pomiędzy pomiarem a : Δ i = i - (5) i

5 ) średią różic: 5 i 5 i 3) odchyleie stadardowe różic pomiędzy pomiarem a : (6) s i 5 i (7) 5 4) rozrzut systemu pomiaroweo: 5) powtarzalość systemu pomiaroweo: s (8) EV 5, 5 (poziom ufości 99%) (9) EV 6 (poziom ufości 99,73%) (0) 6) wartość procetową powtarzalości w odiesieiu do toleracji: EV % EV 00% T () Natomiast, aby obliczyć rozrzut systemu pomiaroweo korzystając z rozstępów, ależy postępować wedłu astępujących kroków [Sałaciński, 009, s. 6]: ) obliczyć rozstęp pomiędzy pomiarem a : ) obliczyć średią rozstępów: i () i ma 5 i (3) 5 i 3) obliczyć powtarzalość systemu pomiaroweo: i mi EV K (4) dzie K = 4,57 (poziom ufości 99%), K = 5,3 (poziom ufości 99,73%) 4) obliczyć procetową wartość powtarzalości w odiesieiu do toleracji: EV % EV 00% T (5) Na podstawie wyików uzyskaych z obliczeń, możemy oceić baday system pomiarowy. Jeżeli %EV < 0% (0%), wówczas day przyrząd pomiarowy jest zdoly do wykoywaia pomiarów. Natomiast jeżeli %EV > 30%, używay system pomiarowy

6 ależy zmieić lub też usprawić, dyż ie jest zdoly do wykoywaia wiaryodych pomiarów [Sałaciński, 009, s. 4]. Metodyka badań Badaie zdolości wybraeo systemu pomiaroweo przeprowadzoo a podstawie procedury 3 w wybraym przedsiębiorstwie braży motoryzacyjej. Przedsiębiorstwo to zajmuje się produkcją tłoków, tulei cylidrowych i wielkoabarytowych, zaworów oraz elemetów rozrządu. Ze wzlędu a specyfikę tych produktów bardzo istote jest zapewieie ich odpowiediej jakości. W celu zbadaia zdolości stosowaeo systemu pomiaroweo zmierzoo wzorzec za pomocą przyrządu pomiaroweo Proima V4 firmy Promess (rys. ). ys.. Proima V4 (Proima V4) Źródło: Proima V4 jest to urządzeie stacjoare przezaczoe do kotroli jakości procesów produkcyjych, jak rówież do zbieraia daych pomiarowych. Najczęściej ulokowae jest w bliskim sąsiedztwie maszyy obróbczej, dzięki czemu wyiki pomiarów trafiają bezpośredio do stacji kotrolej, dzie zostają poddae wstępej aalizie oraz oceie. Dzięki swojej budowie i zastosowaym zabezpieczeiom, komputer te może pracować w trudych warukach środowiskowych, dzie temperatura otoczeia może wyosić od 0 do 45 C [ Aaliza wyików badań W celu zbadaia zdolości systemu pomiaroweo stosowaeo w przedsiębiorstwie zmierzoo wzorzec o wartości 6,804 mm pięćdziesięciokrotie za pomocą przyrządu pomiaroweo PONIMAX V4. Wyiki te przedstawioo w tabeli.

7 Tabela. Wyiki pomiarów wzorca (esults of measuremets of calibratio) i i i i i 6,805 6,803 6, , ,804 6,804 6,806 6,80 3 6, , , , , , , , , , , , , , , , , ,80 6 6, , , , , , , , , , ,80 8 6, , , , ,80 9 6, , ,80 0 6, , , , ,806 Źródło: opracowaie włase a podstawie dokumetacji przedsiębiorstwa USL 6, Na podstawie wyików pomiarów, dla órej raicy toleracji ( 900 mm), jak i dla dolej ( LSL 6, 700 mm) wyzaczoo wskaźiki zdolości stosowaeo urządzeia pomiaroweo, zodie z pierwszą przyjętą procedurą. Tabela. Dae specyfikacji i pomiarów badaeo wzorca (Specificatio data ad results from calibratio research) Dae specyfikacji Specificatio data Dae z pomiarów esearch data wz 6,804 wartość ajmiejsza: 6,80 LSL 6,700 wartość ajwiększa: 6,807 USL 6,900 0, 005 T(USL LSL) 0,00 50 Źródło: opracowaie włase a podstawie dokumetacji przedsiębiorstwa W celu uzyskaia wartości wskaźika zdolości związaeo z rozrzutem ( C ) oraz wycetrowaiem ( C k ), iezbędeo do ocey badaeo systemu pomiaroweo, przeprowadzoo obliczeia zodie z wzorami (3) i (4). Obliczoa wartość wskaźika zdolości związaeo z rozrzutem dla teo przykładu wyosi C 4, 6383, atomiast wskaźik związay z wycetrowaiem jest rówy C k 4, Zatem baday system pomiarowy jest zdoly do wykoywaia wiaryodych pomiarów, dyż wskaźiki odpowiedie za jeo zdolość kilkakrotie przekraczają wartość,33. Może zdarzyć się jedak tak, że wyiki pomiarów uzyskae przez urządzeie stacjoare są sfałszowae. Przyczy teo może być kilka tj. zachowaie operatora oraz iedokładość badaeo wzorca ma ajbardziej istoty wpływ a uzyskae wyiki. Dlateo też, w celu uzyskaia dokładej ocey zdolości urządzeia pomiaroweo, propouje się sporządzić kartę

8 kotrolą p. (rys. ) i a jej podstawie obserwować stabilość badaeo systemu pomiaroweo. ys.. Karta kotrola (Cotrol chart ) Źródło: opracowaie włase z zastosowaiem proramu STATISTICA Na podstawie zamieszczoej powyżej karty kotrolej, moża zauważyć, że stosoway w przedsiębiorstwie przyrząd pomiarowy (PONIMAX V4) ie arusza stabilości pomiarów. Uzyskae wyiki (zarówo średich jak i rozstępów) mieszczą się w raicach iterwecji. Trzy pukty a karcie rozstępów (), zajdują się dokładie a dolej liii kotrolej (LCL), lecz jej ie przekraczają. W wyiku teo ie trzeba podejmować żadych środków aprawczych, aby poprawić efektywość wykoywaych pomiarów. ozreulowaie systemu pomiaroweo, moża także zauważyć ie tylko wtedy, dy pukt lub pukty a karcie kotrolej przekraczają liię iterwecji, ale także, dy wykres ma specyficzy kształt a zajduje pomiędzy liiami iterwecji. Proram STATI- STICA umożliwia sprawdzeie takich rozreulowań, dlateo też dla karty średiej ( ) i rozstępu () wykoujemy testy kofiuracji (rys. 3 i 4).

9 ys. 3. Testy kofiuracji dla karty (Cofiuratio tests for chart) Źródło: opracowaie włase z zastosowaiem proramu STATISTICA ys. 4. Testy kofiuracji dla karty (Cofiuratio tests for chart) Źródło: opracowaie włase z zastosowaiem proramu STATISTICA Testy kofiuracji dla obu kart ie wykazały żadych rozreulowań, więc urządzeie pomiarowe stosowae w przedsiębiorstwie jest zdole i może być wykorzystywae do wykoywaia pomiarów. Po przeprowadzeiu aalizy ocey systemu pomiaroweo z wykorzystaiem Procedury 3 stwierdzoo, iż stosoway przez przedsiębiorstwo system pomiarowy jest stabily i adaje się do wykorzystywaia. Wykazały to wartości wskaźików zdolości związae z rozrzutem i wycetrowaiem oraz dodatkowo raficzy schemat pomiarów za pomocą kart kotrolych i ich testy kofiuracji. Po uzyskaiu takieo wyiku przedsiębiorstwo może być pewe, że system pomiarowy któreo używa, jest urządzeiem pewym i dostarcza wiaryode wyiki. Wioski Współczesy iezwykle dyamiczy rozwój techoloii stosowaych w przemyśle jest przyczyą wzrostu kokurecyjości produktów, które są coraz bardziej owoczese, fukcjoale i iezawode w procesie eksploatacji. Produkty te cechuje zarówo dobra jakość i iska cea, ale przede wszystkim coraz krótszy cykl opracowaia i rozwoju. Aby sprostać rosącym oczekiwaiom klietów produceci zmuszei są do prowadzeia ieustaych badań mających a celu poprawę jakości oferowaych produktów

10 [Mrualska, Kawecka-Edler, 007, s. 6]. Poprawa jakości produktu może być osiąięta poprzez zastosowaie owoczesych metod kotroli jakości. Pozwalają oe ie tylko poprawić fukcjoowaie sameo procesu, ale rówież zapobieać powstającym w im wadom. Jedym z podstawowych arzędzi służących do ocey zdolości systemu pomiaroweo wykorzystywaeo do kotroli cech detali są trzy procedury. Na ich podstawie moża określić, czy system pomiarowy spełia stawiae mu wymaaia, czy jedak trzeba przedsięwziąć działaia koryujące lub wprowadzić iowacyje rozwiązaia. W iiejszym opracowaiu zaprezetowao zastosowaie pierwszej procedury i kart kotrolych jako alteratywy do ocey systemu pomiaroweo w trzeciej procedury. Uzyskae wyiki wykazały zdolość badaeo systemu pomiaroweo, z któreo aktualie korzysta przedsiębiorstwo. Bibliorafia. Bak J., (997), Zarządzaie przez jakość, Wydawictwo Gebether & Ska, Warszawa.. Dietrich E., Schulze. A., (000), Metody statystycze w kwalifikacji środków pomiarowych maszy i procesów produkcyjych, Wydawictwo Notika System, Warszawa. 3. Iwasiewicz A., (999), Zarządzaie jakością. Podstawowe problemy i metody, Wydawictwo Naukowe PWN, Warszawa Kraków. 4. Jazdo A., (00), Doskoaleie zarządzaia jakością, Oficya Wydawicza Ośrodka Postępu Oraizacyjeo, Bydoszcz. 5. Lock D., (00), Podręczik zarządzaia jakością, Wydawictwo Naukowe PWN, Warszawa. 6. Łuczak J., Matuszak-Flejszma A., (007), Metody i techiki zarządzaia jakością, Kompedium wiedzy, Quality Proress, Pozań. 7. Mrualska B., (03), Desi ad Quality Cotrol of Products obust to Model Ucertaity ad Disturbaces, [w:] With, K., (ed.) obust Maufacturi Cotrol, Lecture Notes i Productio Eieeri, Sprier-Verla Berli Heidelber. 8. Mrualska B., Kawecka-Edler A., (007), Metody projektowaia wyrobów odporych a zakłóceia w procesie wytwarzaia, [w:] Grudowski P., Preihs J., Waszczur P. (red.), Iżyieria jakości teoria, praktyka, dydaktyka, Politechika Gdańska, Gdańsk, s Mrualska B., Kawecka-Edler A., (0), Practical applicatio of products desi robust to disturbaces, Huma Factors ad Eroomics i Maufacturi, Vol., No, s Sałaciński T., (009), SPC. Statystycze sterowaie procesami produkcji, Oficya Wydawicza Politechiki Warszawskiej, Warszawa. Bibliorafia elektroicza [05..0] [05..0]

11 Applicatio of cotrol charts for aalysis of capability of measuremet system i the automotive idustry The aim of the paper was the ivestiatio of capability of measuremet system i a chose automotive compay. This compay provides filtratio ad eie peripherals, eie systems ad compoets such as cylider compoets, pisto ad valve trai systems, amo all. For that reaso, ood quality is of crucial importace. I the paper three cotrol methods of measuremet systems called procedures were discussed. The, the practical applicatio of the first procedure was show. For this purpose prelimiary verificatio of a chose measuremet system o the basis of data collected from calibratio with the applicatio of Proima V4 measuri istrumet produced by Promess was doe. The aalysis of this measuremet system with the use of first procedure affirmed that the measuremet system, which is used i the eterprise, is stable ad usable. Such a statemet was made o the basis of the values of capability idees. I order to verify the results of the research ultimately the applicatio of cotrol charts as a tool for system assessmet was suested. The cotrol charts were created with the applicatio of STATISTICA proramme. All the results cofirmed the capability of the measuremet system to use as it provides reliable results.

Metrologia: miary dokładności. dr inż. Paweł Zalewski Akademia Morska w Szczecinie

Metrologia: miary dokładności. dr inż. Paweł Zalewski Akademia Morska w Szczecinie Metrologia: miary dokładości dr iż. Paweł Zalewski Akademia Morska w Szczeciie Miary dokładości: Najczęściej rozkład pomiarów w serii wokół wartości średiej X jest rozkładem Gaussa: Prawdopodobieństwem,

Bardziej szczegółowo

POLITECHNIKA OPOLSKA

POLITECHNIKA OPOLSKA POLITCHIKA OPOLSKA ISTYTUT AUTOMATYKI I IFOMATYKI LABOATOIUM MTOLOII LKTOICZJ 7. KOMPSATOY U P U. KOMPSATOY APIĘCIA STAŁO.. Wstęp... Zasada pomiaru metodą kompesacyją. Metoda kompesacyja pomiaru apięcia

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenie 2 ESTYMACJA STATYSTYCZNA

Ćwiczenie 2 ESTYMACJA STATYSTYCZNA Ćwiczeie ETYMACJA TATYTYCZNA Jest to metoda wioskowaia statystyczego. Umożliwia oszacowaie wartości iteresującego as parametru a podstawie badaia próbki. Estymacja puktowa polega a określeiu fukcji zwaej

Bardziej szczegółowo

Miary położenia (tendencji centralnej) to tzw. miary przeciętne charakteryzujące średni lub typowy poziom wartości cechy.

Miary położenia (tendencji centralnej) to tzw. miary przeciętne charakteryzujące średni lub typowy poziom wartości cechy. MIARY POŁOŻENIA I ROZPROSZENIA WYNIKÓW SERII POMIAROWYCH Miary położeia (tedecji cetralej) to tzw. miary przecięte charakteryzujące średi lub typowy poziom wartości cechy. Średia arytmetycza: X i 1 X i,

Bardziej szczegółowo

ANALIZA DANYCH DYSKRETNYCH

ANALIZA DANYCH DYSKRETNYCH ZJAZD ESTYMACJA Jest to metoda wioskowaia statystyczego. Umożliwia oa oszacowaie wartości iteresującego as parametru a podstawie badaia próbki. Estymacja puktowa polega a określeiu fukcji zwaej estymatorem,

Bardziej szczegółowo

INSTRUKCJA NR 06-2 POMIARY TEMPA METABOLIZMU METODĄ TABELARYCZNĄ

INSTRUKCJA NR 06-2 POMIARY TEMPA METABOLIZMU METODĄ TABELARYCZNĄ LABORATORIUM OCHRONY ŚRODOWISKA - SYSTEM ZARZĄDZANIA JAKOŚCIĄ - INSTRUKCJA NR 06- POMIARY TEMPA METABOLIZMU METODĄ TABELARYCZNĄ 1. Cel istrukcji Celem istrukcji jest określeie metodyki postępowaia w celu

Bardziej szczegółowo

POMIARY WARSZTATOWE. D o u ż y t k u w e w n ę t r z n e g o. Katedra Inżynierii i Aparatury Przemysłu Spożywczego. Ćwiczenia laboratoryjne

POMIARY WARSZTATOWE. D o u ż y t k u w e w n ę t r z n e g o. Katedra Inżynierii i Aparatury Przemysłu Spożywczego. Ćwiczenia laboratoryjne D o u ż y t k u w e w ę t r z e g o Katedra Iżyierii i Aparatury Przemysłu Spożywczego POMIARY WARSZTATOWE Ćwiczeia laboratoryje Opracowaie: Urszula Goik, Maciej Kabziński Kraków, 2015 1 SUWMIARKI Suwmiarka

Bardziej szczegółowo

LABORATORIUM METROLOGII

LABORATORIUM METROLOGII AKADEMIA MORSKA W SZCZECINIE Cetrum Iżyierii Ruchu Morskiego LABORATORIUM METROLOGII Ćwiczeie 5 Aaliza statystycza wyików pomiarów pozycji GNSS Szczeci, 010 Zespół wykoawczy: Dr iż. Paweł Zalewski Mgr

Bardziej szczegółowo

Jak obliczać podstawowe wskaźniki statystyczne?

Jak obliczać podstawowe wskaźniki statystyczne? Jak obliczać podstawowe wskaźiki statystycze? Przeprowadzoe egzamiy zewętrze dostarczają iformacji o tym, jak ucziowie w poszczególych latach opaowali umiejętości i wiadomości określoe w stadardach wymagań

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

Estymacja przedziałowa

Estymacja przedziałowa Metody probabilistycze i statystyka Estymacja przedziałowa Dr Joaa Baaś Zakład Badań Systemowych Istytut Sztuczej Iteligecji i Metod Matematyczych Wydział Iformatyki Politechiki Szczecińskiej Metody probabilistycze

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

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych

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

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA I ANALIZA DANYCH

STATYSTYKA I ANALIZA DANYCH TATYTYKA I ANALIZA DANYCH Zad. Z pewej partii włókie weły wylosowao dwie próbki włókie, a w każdej z ich zmierzoo średicę włókie różymi metodami. Otrzymao astępujące wyiki: I próbka: 50; średia średica

Bardziej szczegółowo

Elementy modelowania matematycznego

Elementy modelowania matematycznego Elemety modelowaia matematyczego Wstęp Jakub Wróblewski jakubw@pjwstk.edu.pl http://zajecia.jakubw.pl/ TEMATYKA PRZEDMIOTU Modelowaie daych (ilościowe): Metody statystycze: estymacja parametrów modelu,

Bardziej szczegółowo

Artykuł techniczny CVM-NET4+ Zgodny z normami dotyczącymi efektywności energetycznej

Artykuł techniczny CVM-NET4+ Zgodny z normami dotyczącymi efektywności energetycznej 1 Artykuł techiczy Joatha Azañó Dział ds. Zarządzaia Eergią i Jakości Sieci CVM-ET4+ Zgody z ormami dotyczącymi efektywości eergetyczej owy wielokaałowy aalizator sieci i poboru eergii Obeca sytuacja Obece

Bardziej szczegółowo

KURS STATYSTYKA. Lekcja 3 Parametryczne testy istotności ZADANIE DOMOWE. Strona 1

KURS STATYSTYKA. Lekcja 3 Parametryczne testy istotności ZADANIE DOMOWE.  Strona 1 KURS STATYSTYKA Lekcja 3 Parametrycze testy istotości ZADANIE DOMOWE www.etrapez.pl Stroa Część : TEST Zazacz poprawą odpowiedź (tylko jeda jest prawdziwa). Pytaie Statystykę moża rozumieć jako: a) próbkę

Bardziej szczegółowo

2.1. Studium przypadku 1

2.1. Studium przypadku 1 Uogóliaie wyików Filip Chybalski.. Studium przypadku Opis problemu Przedsiębiorstwo ŚRUBEX zajmuje się produkcją wyrobów metalowych i w jego szerokim asortymecie domiują różego rodzaju śrubki i wkręty.

Bardziej szczegółowo

Opracowanie danych pomiarowych. dla studentów realizujących program Pracowni Fizycznej

Opracowanie danych pomiarowych. dla studentów realizujących program Pracowni Fizycznej Opracowaie daych pomiarowych dla studetów realizujących program Pracowi Fizyczej Pomiar Działaie mające a celu wyzaczeie wielkości mierzoej.. Do pomiarów stosuje się przyrządy pomiarowe proste lub złożoe.

Bardziej szczegółowo

Zastosowanie kart kontrolnych do analizy zdolnoci systemu pomiarowego w przedsibiorstwie brany motoryzacyjnej

Zastosowanie kart kontrolnych do analizy zdolnoci systemu pomiarowego w przedsibiorstwie brany motoryzacyjnej 82 B. Mrualska, A. Oleszyska,. Mdrawska, Zastosowae kart B. Mrualska, A. Oleszyska,. Mdrawska, Applcato of cotrol Zastosowae kart kotrolych do aalzy zdoloc systemu pomaroweo w przedsborstwe bray motoryzacyjej

Bardziej szczegółowo

ZASTOSOWANIE KART KONTROLNYCH DO LICZBOWEJ OCENY PROCESU WYTWARZANIA MASY FORMIERSKIEJ

ZASTOSOWANIE KART KONTROLNYCH DO LICZBOWEJ OCENY PROCESU WYTWARZANIA MASY FORMIERSKIEJ 46/19 ARCHIWUM ODLEWNICTWA Rok 2006, Roczik 6, Nr 19 Archives of Foudry Year 2006, Volume 6, Book 19 PAN - Katowice PL ISSN 1642-5308 ZASTOSOWANIE KART KONTROLNYCH DO LICZBOWEJ OCENY PROCESU WYTWARZANIA

Bardziej szczegółowo

Moda (Mo, D) wartość cechy występującej najczęściej (najliczniej).

Moda (Mo, D) wartość cechy występującej najczęściej (najliczniej). Cetrale miary położeia Średia; Moda (domiata) Mediaa Kwatyle (kwartyle, decyle, cetyle) Moda (Mo, D) wartość cechy występującej ajczęściej (ajlicziej). Mediaa (Me, M) dzieli uporządkoway szereg liczbowy

Bardziej szczegółowo

Wpływ warunków eksploatacji pojazdu na charakterystyki zewnętrzne silnika

Wpływ warunków eksploatacji pojazdu na charakterystyki zewnętrzne silnika POLITECHNIKA BIAŁOSTOCKA WYDZIAŁ MECHANICZNY Katedra Budowy i Eksploatacji Maszy Istrukcja do zajęć laboratoryjych z przedmiotu: EKSPLOATACJA MASZYN Wpływ waruków eksploatacji pojazdu a charakterystyki

Bardziej szczegółowo

Ocena zdolności procesów o dużej asymetrii względem granic tolerancji

Ocena zdolności procesów o dużej asymetrii względem granic tolerancji ARCHIVES of FOUNDRY ENGINEERING Published quarterly as the orga of the Foudry Commissio of the Polish Academy of Scieces ISSN (897-330) Volume 0 Special Issue 3/00 63 68 3/3 Ocea zdolości procesów o dużej

Bardziej szczegółowo

ELEKTROTECHNIKA I ELEKTRONIKA

ELEKTROTECHNIKA I ELEKTRONIKA UNIWERSYTET TECHNOLOGICZNO-PRZYRODNICZY W BYDGOSZCZY WYDZIAŁ INŻYNIERII MECHANICZNEJ INSTYTUT EKSPLOATACJI MASZYN I TRANSPORTU ZAKŁAD STEROWANIA ELEKTROTECHNIKA I ELEKTRONIKA ĆWICZENIE: E20 BADANIE UKŁADU

Bardziej szczegółowo

Aplikacyjne aspekty metody Six Sigma w kwalitatywnej ocenie funkcjonowania systemów logistycznych

Aplikacyjne aspekty metody Six Sigma w kwalitatywnej ocenie funkcjonowania systemów logistycznych Aplikacyje aspekty metody Six Sigma w kwalitatywej oceie fukcjoowaia systemów logistyczych Applicatio aspects of the Six Sigma method i qualitative ratig of the workig of logistic systems Moika Dopytalska*,

Bardziej szczegółowo

INSTRUKCJA DO ĆWICZEŃ LABORATORYJNYCH Z WYTRZYMAŁOŚCI MATERIAŁÓW

INSTRUKCJA DO ĆWICZEŃ LABORATORYJNYCH Z WYTRZYMAŁOŚCI MATERIAŁÓW INSTYTUT MASZYN I URZĄDZEŃ ENERGETYCZNYCH Politechika Śląska w Gliwicach INSTRUKCJA DO ĆWICZEŃ LABORATORYJNYCH Z WYTRZYMAŁOŚCI MATERIAŁÓW BADANIE ODKSZTAŁCEŃ SPRĘŻYNY ŚRUBOWEJ Opracował: Dr iż. Grzegorz

Bardziej szczegółowo

ROZDZIAŁ 5 WPŁYW SYSTEMU OPODATKOWANIA DOCHODU NA EFEKTYWNOŚĆ PROCESU DECYZYJNEGO

ROZDZIAŁ 5 WPŁYW SYSTEMU OPODATKOWANIA DOCHODU NA EFEKTYWNOŚĆ PROCESU DECYZYJNEGO Agieszka Jakubowska ROZDZIAŁ 5 WPŁYW SYSTEMU OPODATKOWANIA DOCHODU NA EFEKTYWNOŚĆ PROCESU DECYZYJNEGO. Wstęp Skąplikowaie współczesego życia gospodarczego powoduje, iż do sterowaia procesem zarządzaia

Bardziej szczegółowo

Algorytmy I Struktury Danych Prowadząca: dr Hab. inż. Małgorzata Sterna. Sprawozdanie do Ćwiczenia 3 Algorytmy grafowe ( )

Algorytmy I Struktury Danych Prowadząca: dr Hab. inż. Małgorzata Sterna. Sprawozdanie do Ćwiczenia 3 Algorytmy grafowe ( ) Poiedziałki 11.45 Grupa I3 Iformatyka a wydziale Iformatyki Politechika Pozańska Algorytmy I Struktury Daych Prowadząca: dr Hab. iż. Małgorzata Stera Sprawozdaie do Ćwiczeia 3 Algorytmy grafowe (26.03.12)

Bardziej szczegółowo

STATYSTYCZNA OCENA WYNIKÓW POMIARÓW.

STATYSTYCZNA OCENA WYNIKÓW POMIARÓW. Statytycza ocea wyików pomiaru STATYSTYCZNA OCENA WYNIKÓW POMIARÓW CEL ĆWICZENIA Celem ćwiczeia jet: uświadomieie tudetom, że każdy wyik pomiaru obarczoy jet błędem o ie zawze zaej przyczyie i wartości,

Bardziej szczegółowo

Niepewności pomiarowe

Niepewności pomiarowe Niepewości pomiarowe Obserwacja, doświadczeie, pomiar Obserwacja zjawisk fizyczych polega a badaiu ych zjawisk w warukach auralych oraz a aalizie czyików i waruków, od kórych zjawiska e zależą. Waruki

Bardziej szczegółowo

Wykład. Inwestycja. Inwestycje. Inwestowanie. Działalność inwestycyjna. Inwestycja

Wykład. Inwestycja. Inwestycje. Inwestowanie. Działalność inwestycyjna. Inwestycja Iwestycja Wykład Celowo wydatkowae środki firmy skierowae a powiększeie jej dochodów w przyszłości. Iwestycje w wyiku użycia środków fiasowych tworzą lub powiększają majątek rzeczowy, majątek fiasowy i

Bardziej szczegółowo

Metoda analizy hierarchii Saaty ego Ważnym problemem podejmowania decyzji optymalizowanej jest często występująca hierarchiczność zagadnień.

Metoda analizy hierarchii Saaty ego Ważnym problemem podejmowania decyzji optymalizowanej jest często występująca hierarchiczność zagadnień. Metoda aalizy hierarchii Saaty ego Ważym problemem podejmowaia decyzji optymalizowaej jest często występująca hierarchiczość zagadień. Istieje wiele heurystyczych podejść do rozwiązaia tego problemu, jedak

Bardziej szczegółowo

WYZNACZENIE CHARAKTERYSTYK STATYCZNYCH PRZETWORNIKÓW POMIAROWYCH

WYZNACZENIE CHARAKTERYSTYK STATYCZNYCH PRZETWORNIKÓW POMIAROWYCH Zakład Metrologii i Systemów Pomiarowych P o l i t e c h i k a P o z ańska ul. Jaa Pawła II 4 60-96 POZNAŃ (budyek Cetrum Mechatroiki, Biomechaiki i Naoiżerii) www.zmisp.mt.put.poza.pl tel. +48 6 66 3

Bardziej szczegółowo

1. Wnioskowanie statystyczne. Ponadto mianem statystyki określa się także funkcje zmiennych losowych o

1. Wnioskowanie statystyczne. Ponadto mianem statystyki określa się także funkcje zmiennych losowych o 1. Wioskowaie statystycze. W statystyce idetyfikujemy: Cecha-Zmiea losowa Rozkład cechy-rozkład populacji Poadto miaem statystyki określa się także fukcje zmieych losowych o tym samym rozkładzie. Rozkłady

Bardziej szczegółowo

Metody oceny projektów inwestycyjnych

Metody oceny projektów inwestycyjnych Metody ocey projektów iwestycyjych PRZEDMIIOT : EFEKTYWNOŚĆ SYSTEMÓW IINFORMATYCZNYCH Pla wykładu Temat: Metody ocey projektów iwestycyjych 5 FINANSOWE METODY OCENY PROJEKTÓW INWESTYCYJNYCH... 4 5.1. WPROWADZENIE...

Bardziej szczegółowo

Analiza wyników symulacji i rzeczywistego pomiaru zmian napięcia ładowanego kondensatora

Analiza wyników symulacji i rzeczywistego pomiaru zmian napięcia ładowanego kondensatora Aaliza wyików symulacji i rzeczywistego pomiaru zmia apięcia ładowaego kodesatora Adrzej Skowroński Symulacja umożliwia am przeprowadzeie wirtualego eksperymetu. Nie kostruując jeszcze fizyczego urządzeia

Bardziej szczegółowo

Tadeusz SAŁACIŃSKI 1 ANALIZA ZDOLNOŚCI NARZĘDZI I SYSTEMÓW POMIAROWYCH 1. WPROWADZENIE

Tadeusz SAŁACIŃSKI 1 ANALIZA ZDOLNOŚCI NARZĘDZI I SYSTEMÓW POMIAROWYCH 1. WPROWADZENIE InŜynieria Maszyn, R. 7, z. 2, 202 system pomiarowy, niepewność pomiarów, wskaźniki zdolności Tadeusz SAŁACIŃSKI ANALIZA ZDOLNOŚCI NARZĘDZI I SYSTEMÓW POMIAROWYCH W artykule zdefiniowane zostały wskaźniki

Bardziej szczegółowo

KATEDRA ENERGOELEKTRONIKI I ELEKTROENERGETYKI

KATEDRA ENERGOELEKTRONIKI I ELEKTROENERGETYKI KATEDRA ENERGOELEKTRONIKI I ELEKTROENERGETYKI Grupa: 1. 2. 3. 4. 5. LABORATORIUM ELEKTROENERGETYKI Data: Ocea: ĆWICZENIE 3 BADANIE WYŁĄCZNIKÓW RÓŻNICOWOPRĄDOWYCH 3.1. Cel ćwiczeia Celem ćwiczeia jest:

Bardziej szczegółowo

Analiza potencjału energetycznego depozytów mułów węglowych

Analiza potencjału energetycznego depozytów mułów węglowych zaiteresowaia wykorzystaiem tej metody w odiesieiu do iych droboziaristych materiałów odpadowych ze wzbogacaia węgla kamieego ależy poszukiwać owych, skutecziej działających odczyików. Zdecydowaie miej

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenie nr 14. Porównanie doświadczalnego rozkładu liczby zliczeń w zadanym przedziale czasu z rozkładem Poissona

Ćwiczenie nr 14. Porównanie doświadczalnego rozkładu liczby zliczeń w zadanym przedziale czasu z rozkładem Poissona Ćwiczeie r 4 Porówaie doświadczalego rozkładu liczby zliczeń w zadaym przedziale czasu z rozkładem Poissoa Studeta obowiązuje zajomość: Podstawowych zagadień z rachuku prawdopodobieństwa, Zajomość rozkładów

Bardziej szczegółowo

Wykład nr 2. Statystyka opisowa część 2. Plan wykładu

Wykład nr 2. Statystyka opisowa część 2. Plan wykładu Wykład r 2 Statystyka opisowa część 2 Pla wykładu 1. Uwagi wstępe 2. Miary tedecji cetralej 2.1. Wartości średie 2.2. Miary pozycyje 2.3. Domiata 3. Miary rozproszeia 4. Miary asymetrii 5. Miary kocetracji

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 WPROWADZENIE DO STATYSTYCZNEJ OCENY WYNIKÓW DOŚWIADCZEŃ 1. BŁĄD I STATYSTYKA błąd systematyczy, błąd przypadkowy,

Bardziej szczegółowo

Estymacja: Punktowa (ocena, błędy szacunku) Przedziałowa (przedział ufności)

Estymacja: Punktowa (ocena, błędy szacunku) Przedziałowa (przedział ufności) IV. Estymacja parametrów Estymacja: Puktowa (ocea, błędy szacuku Przedziałowa (przedział ufości Załóżmy, że rozkład zmieej losowej X w populacji geeralej jest opisay dystrybuatą F(x;α, gdzie α jest iezaym

Bardziej szczegółowo

Statystyka. Katarzyna Chudy Laskowska

Statystyka. Katarzyna Chudy Laskowska Statystyka Katarzya Chudy Laskowska http://kc.sd.prz.edu.pl/ WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE Celem aalizy statystyczej ie jest zwykle tylko opisaie (prezetacja) posiadaych daych, czyli tzw. próby statystyczej.

Bardziej szczegółowo

EGZEMPLARZ NR: DZIAŁANIA KORYGUJĄCE Ps-04/F1 EDYCJA 1 STRONA 1 URZĄD MIASTA JEDLINA - ZDRÓJ. Opracował: Podpis:

EGZEMPLARZ NR: DZIAŁANIA KORYGUJĄCE Ps-04/F1 EDYCJA 1 STRONA 1 URZĄD MIASTA JEDLINA - ZDRÓJ. Opracował: Podpis: Ps-04/F TYTUŁ PROCEDURY: Opracował: Imię i azwisko: Pełomocik ds. Jakości Elżbieta Klisz Wydał: Imię i azwisko: Burmistrz Miasta Leszek Orpel PROCEDURA OBOWIĄZUJE OD DNIA:.0.2004 r. Podpis: Data wydaia:

Bardziej szczegółowo

Konica Minolta Optimized Print Services (OPS) Oszczędzaj czas. Poprawiaj efektywność. Stabilizuj koszty. OPS firmy Konica Minolta

Konica Minolta Optimized Print Services (OPS) Oszczędzaj czas. Poprawiaj efektywność. Stabilizuj koszty. OPS firmy Konica Minolta Koica Miolta Optimized Prit Services (OPS) Oszczędzaj czas. Poprawiaj efektywość. Stabilizuj koszty. OPS firmy Koica Miolta Optimized Prit Services OPS Najlepszą metodą przewidywaia przyszłości jest jej

Bardziej szczegółowo

Statystyka opisowa - dodatek

Statystyka opisowa - dodatek Statystyka opisowa - dodatek. *Jak obliczyć statystyki opisowe w dużych daych? Liczeie statystyk opisowych w dużych daych może sprawiać problemy. Dla przykładu zauważmy, że aiwa implemetacja średiej arytmetyczej

Bardziej szczegółowo

Zestaw II Odpowiedź: Przeciętna masa ciała w grupie przebadanych szczurów wynosi 186,2 g.

Zestaw II Odpowiedź: Przeciętna masa ciała w grupie przebadanych szczurów wynosi 186,2 g. Zadaia przykładowe z rozwiązaiami Zadaie Dokoao pomiaru masy ciała 8 szczurów laboratoryjych. Uzyskao astępujące wyiki w gramach: 70, 80, 60, 90, 0, 00, 85, 95. Wyzaczyć przeciętą masę ciała wśród zbadaych

Bardziej szczegółowo

SYSTEM OCENY STANU NAWIERZCHNI SOSN ZASADY POMIARU I OCENY STANU RÓWNOŚCI PODŁUŻNEJ NAWIERZCHNI BITUMICZNYCH W SYSTEMIE OCENY STANU NAWIERZCHNI SOSN

SYSTEM OCENY STANU NAWIERZCHNI SOSN ZASADY POMIARU I OCENY STANU RÓWNOŚCI PODŁUŻNEJ NAWIERZCHNI BITUMICZNYCH W SYSTEMIE OCENY STANU NAWIERZCHNI SOSN ZAŁĄCZNIK B GENERALNA DYREKCJA DRÓG PUBLICZNYCH Biuro Studiów Sieci Drogowej SYSTEM OCENY STANU NAWIERZCHNI SOSN WYTYCZNE STOSOWANIA - ZAŁĄCZNIK B ZASADY POMIARU I OCENY STANU RÓWNOŚCI PODŁUŻNEJ NAWIERZCHNI

Bardziej szczegółowo

Uwarunkowania rozwojowe województw w Polsce analiza statystyczno-ekonometryczna

Uwarunkowania rozwojowe województw w Polsce analiza statystyczno-ekonometryczna 3 MAŁGORZATA STEC Dr Małgorzata Stec Zakład Statystyki i Ekoometrii Uiwersytet Rzeszowski Uwarukowaia rozwojowe województw w Polsce aaliza statystyczo-ekoometrycza WPROWADZENIE Rozwój społeczo-gospodarczy

Bardziej szczegółowo

SIGMA KWADRAT LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO- DEMOGRAFICZNY

SIGMA KWADRAT LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO- DEMOGRAFICZNY SIGMA KWADRAT LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO- DEMOGRAFICZNY Weryfikacja hipotez statystyczych WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE Wioskowaie statystycze, to proces uogóliaia wyików uzyskaych a podstawie próby a całą

Bardziej szczegółowo

ZESZYTY NAUKOWE NR 11(83) AKADEMII MORSKIEJ W SZCZECINIE. Analiza dokładności wskazań obiektów nawodnych. Accuracy Analysis of Sea Objects

ZESZYTY NAUKOWE NR 11(83) AKADEMII MORSKIEJ W SZCZECINIE. Analiza dokładności wskazań obiektów nawodnych. Accuracy Analysis of Sea Objects ISSN 1733-8670 ZESZYTY NAUKOWE NR 11(83) AKADEMII MORSKIEJ W SZCZECINIE IV MIĘDZYNARODOWA KONFERENCJA NAUKOWO-TECHNICZNA E X P L O - S H I P 2 0 0 6 Adrzej Burzyński Aaliza dokładości wskazań obiektów

Bardziej szczegółowo

L.Kowalski zadania ze statystyki matematycznej-zestaw 3 ZADANIA - ZESTAW 3

L.Kowalski zadania ze statystyki matematycznej-zestaw 3 ZADANIA - ZESTAW 3 L.Kowalski zadaia ze statystyki matematyczej-zestaw 3 ZADANIA - ZESTAW 3 Zadaie 3. Cecha X populacji ma rozkład N m,. Z populacji tej pobrao próbę 7 elemetową i otrzymao wyiki x7 = 9, 3, s7 =, 5 a Na poziomie

Bardziej szczegółowo

2. INNE ROZKŁADY DYSKRETNE

2. INNE ROZKŁADY DYSKRETNE Ie rozkłady dyskrete 9. INNE ROZKŁADY DYSKRETNE.. Rozkład dwumiaowy - kotyuacja Przypomijmy sobie pojęcie rozkładu dwumiaowego prawdopodobieństwa k sukcesów w próbach Beroulli ego: P k k k k = p q m =

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 1 i 2

STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 1 i 2 STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD i 2 Literatura: Marek Cieciura, Jausz Zacharski, Metody probabilistycze w ujęciu praktyczym, L. Kowalski, Statystyka, 2005 2 Statystyka to dyscyplia aukowa, której zadaiem jest

Bardziej szczegółowo

OBWODY LINIOWE PRĄDU STAŁEGO

OBWODY LINIOWE PRĄDU STAŁEGO Politechika Gdańska Wydział Elektrotechiki i Automatyki 1. Wstęp st. stacjoare I st. iżyierskie, Eergetyka Laboratorium Podstaw Elektrotechiki i Elektroiki Ćwiczeie r 1 OBWODY LINIOWE PRĄDU STAŁEGO Obwód

Bardziej szczegółowo

Podstawowe oznaczenia i wzory stosowane na wykładzie i laboratorium Część I: estymacja

Podstawowe oznaczenia i wzory stosowane na wykładzie i laboratorium Część I: estymacja Podstawowe ozaczeia i wzory stosowae a wykładzie i laboratorium Część I: estymacja 1 Ozaczeia Zmiee losowe (cechy) ozaczamy a wykładzie dużymi literami z końca alfabetu. Próby proste odpowiadającymi im

Bardziej szczegółowo

KOMPETENCJE EKSPERTÓW W INFORMATYCZNYM SYSTEMIE WSPOMAGANIA DECYZJI

KOMPETENCJE EKSPERTÓW W INFORMATYCZNYM SYSTEMIE WSPOMAGANIA DECYZJI KOMPETENCJE EKSPERTÓW W INFORMATYCZNYM SYSTEMIE WSPOMAGANIA DECYZJI Ryszard Budziński, Marta Fukacz, Jarosław Becker, Uiwersytet Szczeciński, Wydział Nauk Ekoomiczych i Zarządzaia, Istytut Iformatyki w

Bardziej szczegółowo

Testowanie hipotez. H 1 : µ 15 lub H 1 : µ < 15 lub H 1 : µ > 15

Testowanie hipotez. H 1 : µ 15 lub H 1 : µ < 15 lub H 1 : µ > 15 Testowaie hipotez ZałoŜeia będące przedmiotem weryfikacji azywamy hipotezami statystyczymi. KaŜde przypuszczeie ma swoją alteratywę. Jeśli postawimy hipotezę, Ŝe średica pia jedoroczych drzew owej odmiay

Bardziej szczegółowo

Podstawy chemii. Natura pomiaru. masa 20 ± 1 g

Podstawy chemii. Natura pomiaru. masa 20 ± 1 g Podstawy chemii ) Sposoby badań obiektów (6 h) pomiar i jego atura klasycza aaliza jakościowa i ilościowa obliczeia rówowagi i ph metody aalizy promieiowaie elektromagetycze kwatowa atura atomu oddziaływaie

Bardziej szczegółowo

I PRACOWNIA FIZYCZNA, UMK TORUŃ WYZNACZANIE PRZYSPIESZENIA ZIEMSKIEGO ZA POMOCĄ WAHADŁA RÓŻNICOWEGO

I PRACOWNIA FIZYCZNA, UMK TORUŃ WYZNACZANIE PRZYSPIESZENIA ZIEMSKIEGO ZA POMOCĄ WAHADŁA RÓŻNICOWEGO I PRACOWNIA FIZYCZNA, UMK TORUŃ Istrukcja do ćwiczeia r WYZNACZANIE PRZYSPIESZENIA ZIEMSKIEGO ZA POMOCĄ WAHADŁA RÓŻNICOWEGO Istrukcję wykoał Mariusz Piwiński I. Cel ćwiczeia. pozaie ruchu harmoiczeo oraz

Bardziej szczegółowo

Zmiany w zarządzaniu jakością w polskich szpitalach

Zmiany w zarządzaniu jakością w polskich szpitalach Łopacińska Hygeia Public I, Tokarski Health 2014, Z, Deys 49(2): A. 343-347 Zmiay w zarządzaiu jakością w polskich szpitalach 343 Zmiay w zarządzaiu jakością w polskich szpitalach Quality maagemet chages

Bardziej szczegółowo

3.1. Charakterystyka próby oraz metodyka badań

3.1. Charakterystyka próby oraz metodyka badań Praktyka polskich przedsiębiorstw w zakresie zarządzaia majątkiem obrotowym 201 3. Praktyka polskich przedsiębiorstw w zakresie zarządzaia majątkiem obrotowym i jego wpływu a proces kreowaia wartości przedsiębiorstwa

Bardziej szczegółowo

Trzeba pokazać, że dla każdego c 0 c Mc 0. ) = oraz det( ) det( ) det( ) jest macierzą idempotentną? Proszę odpowiedzieć w

Trzeba pokazać, że dla każdego c 0 c Mc 0. ) = oraz det( ) det( ) det( ) jest macierzą idempotentną? Proszę odpowiedzieć w Zad Dae są astępujące macierze: A =, B, C, D, E 0. 0 = = = = 0 Wykoaj astępujące działaia: a) AB, BA, C+E, DE b) tr(a), tr(ed), tr(b) c) det(a), det(c), det(e) d) A -, C Jeśli działaia są iewykoale, to

Bardziej szczegółowo

X i. X = 1 n. i=1. wartość tej statystyki nazywana jest wartością średnią empiryczną i oznaczamy ją symbolem x, przy czym x = 1. (X i X) 2.

X i. X = 1 n. i=1. wartość tej statystyki nazywana jest wartością średnią empiryczną i oznaczamy ją symbolem x, przy czym x = 1. (X i X) 2. Zagadieia estymacji Puktem wyjścia badaia statystyczego jest wylosowaie z całej populacji pewej skończoej liczby elemetów i zbadaie ich ze względu a zmieą losową cechę X Uzyskae w te sposób wartości x,

Bardziej szczegółowo

Struktura czasowa stóp procentowych (term structure of interest rates)

Struktura czasowa stóp procentowych (term structure of interest rates) Struktura czasowa stóp procetowych (term structure of iterest rates) Wysokość rykowych stóp procetowych Na ryku istieje wiele różorodych stóp procetowych. Poziom rykowej stopy procetowej (lub omialej stopy,

Bardziej szczegółowo

ANALIZA SKORELOWANIA WYNIKÓW POMIAROWYCH W OCENACH STANU ZAGROŻEŃ HAŁASOWYCH ŚRODOWISKA

ANALIZA SKORELOWANIA WYNIKÓW POMIAROWYCH W OCENACH STANU ZAGROŻEŃ HAŁASOWYCH ŚRODOWISKA SYSTEMY WSPOMAGANIA W INŻYNIERII PRODUKCJI Środowisko i Bezpieczeństwo w Iżyierii Produkcji 2013 5 ANALIZA SKORELOWANIA WYNIKÓW POMIAROWYCH W OCENACH STANU ZAGROŻEŃ HAŁASOWYCH ŚRODOWISKA 5.1 WPROWADZENIE

Bardziej szczegółowo

Politechnika Poznańska

Politechnika Poznańska Politechika Pozańska Temat: Laboratorium z termodyamiki Aaliza składu spali powstałych przy spalaiu paliw gazowych oraz pomiar ich prędkości przepływu za pomocą Dopplerowskiego Aemometru Laserowego (LDA)

Bardziej szczegółowo

I. Cel ćwiczenia. II. Program ćwiczenia SPRAWDZANIE LICZNIKÓW ENERGII ELEKTRYCZNEJ

I. Cel ćwiczenia. II. Program ćwiczenia SPRAWDZANIE LICZNIKÓW ENERGII ELEKTRYCZNEJ Politechika Rzeszowska Zakład Metrologii i Systemów Diagostyczych Laboratorium Metrologii II SPRAWDZANIE LICZNIKÓW ENERGII ELEKTRYCZNEJ Grupa L.../Z... 1... kierowik Nr ćwicz. 9 2... 3... 4... Data Ocea

Bardziej szczegółowo

3. Tworzenie próby, błąd przypadkowy (próbkowania) 5. Błąd standardowy średniej arytmetycznej

3. Tworzenie próby, błąd przypadkowy (próbkowania) 5. Błąd standardowy średniej arytmetycznej PODSTAWY STATYSTYKI 1. Teoria prawdopodobieństwa i elemety kombiatoryki 2. Zmiee losowe i ich rozkłady 3. Populacje i próby daych, estymacja parametrów 4. Testowaie hipotez 5. Testy parametrycze 6. Testy

Bardziej szczegółowo

Pomiar napięć i prądów stałych

Pomiar napięć i prądów stałych Ćwiczeie r Pomiar apięć i prądów stałych Cel ćwiczeia: zapozaie z wyzaczaiem parametrów statystyczych sygału oraz określaiem iepewości wyiku pomiaru apięcia i prądu stałego. 1. Pomiary wielokrote Pomiary

Bardziej szczegółowo

Statystyka i Opracowanie Danych. W7. Estymacja i estymatory. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407

Statystyka i Opracowanie Danych. W7. Estymacja i estymatory. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407 Statystyka i Opracowaie Daych W7. Estymacja i estymatory Dr Aa ADRIAN Paw B5, pok407 ada@agh.edu.pl Estymacja parametrycza Podstawowym arzędziem szacowaia iezaego parametru jest estymator obliczoy a podstawie

Bardziej szczegółowo

METODYKA WYKONYWANIA POMIARÓW ORAZ OCENA NIEPEWNOŚCI I BŁĘDÓW POMIARU

METODYKA WYKONYWANIA POMIARÓW ORAZ OCENA NIEPEWNOŚCI I BŁĘDÓW POMIARU METODYKA WYKONYWANIA POMIARÓW ORAZ OCENA NIEPEWNOŚCI I BŁĘDÓW POMIARU Celem każdego ćwiczeia w laboratorium studeckim jest zmierzeie pewych wielkości, a astępie obliczeie a podstawie tych wyików pomiarów

Bardziej szczegółowo

BADANIA DOCHODU I RYZYKA INWESTYCJI

BADANIA DOCHODU I RYZYKA INWESTYCJI StatSoft Polska, tel. () 484300, (60) 445, ifo@statsoft.pl, www.statsoft.pl BADANIA DOCHODU I RYZYKA INWESTYCJI ZA POMOCĄ ANALIZY ROZKŁADÓW Agieszka Pasztyła Akademia Ekoomicza w Krakowie, Katedra Statystyki;

Bardziej szczegółowo

Wykład 11 ( ). Przedziały ufności dla średniej

Wykład 11 ( ). Przedziały ufności dla średniej Wykład 11 (14.05.07). Przedziały ufości dla średiej Przykład Cea metra kwadratowego (w tys. zł) z dla 14 losowo wybraych mieszkań w mieście A: 3,75; 3,89; 5,09; 3,77; 3,53; 2,82; 3,16; 2,79; 4,34; 3,61;

Bardziej szczegółowo

L a b o r a t o r i u m (hala 20 ZOS)

L a b o r a t o r i u m (hala 20 ZOS) Politechika Pozańska Istytut Techologii Mechaiczej Zakład Obróbki Skrawaiem : Studium: iestacjoare I st. : Kieruek: MiBM Specjalość: IME Rok akad.: 05/6 Liczba godzi - Zaawasowae Procesy Wytwarzaia L a

Bardziej szczegółowo

Harmonogramowanie linii montażowej jako element projektowania cyfrowej fabryki

Harmonogramowanie linii montażowej jako element projektowania cyfrowej fabryki 52 Sławomir Herma Sławomir HERMA atedra Iżyierii Produkcji, ATH w Bielsku-Białej E mail: slawomir.herma@gmail.com Harmoogramowaie liii motażowej jako elemet projektowaia cyfrowej fabryki Streszczeie: W

Bardziej szczegółowo

t - kwantyl rozkładu t-studenta rzędu p o f stopniach swobody

t - kwantyl rozkładu t-studenta rzędu p o f stopniach swobody ZJAZD ANALIZA DANYCH CIĄGŁYCH ramach zajęć będą badae próbki pochodzące z poplacji w kórych badaa cecha ma rozkład ormaly N(μ σ). Na zajęciach będą: - wyzaczae przedziały fości dla warości średiej i wariacji

Bardziej szczegółowo

Jak skutecznie reklamować towary konsumpcyjne

Jak skutecznie reklamować towary konsumpcyjne K Stowarzyszeie Kosumetów Polskich Jak skuteczie reklamować towary kosumpcyje HALO, KONSUMENT! Chcesz pozać swoje praw a? Szukasz pomoc y? ZADZWOŃ DO INFOLINII KONSUMENCKIEJ BEZPŁATNY TELEFON 0 800 800

Bardziej szczegółowo

ZAGADNIENIE ESTYMACJI. ESTYMACJA PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA

ZAGADNIENIE ESTYMACJI. ESTYMACJA PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA ZAGADNIENIE ESTYMACJI. ESTYMACJA PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA Mamy populację geeralą i iteresujemy się pewą cechą X jedostek statystyczych, a dokładiej pewą charakterystyką liczbową θ tej cechy (p. średią wartością

Bardziej szczegółowo

POMIARY KIERUNKÓW I WYZNACZENIE KĄTÓW POZIOMYCH

POMIARY KIERUNKÓW I WYZNACZENIE KĄTÓW POZIOMYCH POMIARY KIERUNKÓW I WYZNACZENIE KĄTÓW POZIOMYCH KĄT POZIOMY Defiicja kąt poziomy wyzaczay jest przez ślady przecięcia dwóch płaszczyz pioowych przechodzących przez oś celową i obserwowae pukty z poziomą

Bardziej szczegółowo

1 Testy statystyczne. 2 Rodzaje testów

1 Testy statystyczne. 2 Rodzaje testów 1 Testy statystycze Podczas sprawdzaia hipotez statystyczych moga¾ wystapić ¾ dwa rodzaje b ¾edów. Prawdopodobieństwo b ¾edu polegajacego ¾ a odrzuceiu hipotezy zerowej (H 0 ), gdy jest oa prawdziwa, czyli

Bardziej szczegółowo

Elementy statystyki opisowej Izolda Gorgol wyciąg z prezentacji (wykład I)

Elementy statystyki opisowej Izolda Gorgol wyciąg z prezentacji (wykład I) Elemety statystyki opisowej Izolda Gorgol wyciąg z prezetacji (wykład I) Populacja statystycza, badaie statystycze Statystyka matematycza zajmuje się opisywaiem i aalizą zjawisk masowych za pomocą metod

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY BIOSTATYSTYKI ĆWICZENIA

PODSTAWY BIOSTATYSTYKI ĆWICZENIA PODSTAWY BIOSTATYSTYKI ĆWICZENIA FILIP RACIBORSKI FILIP.RACIBORSKI@WUM.EDU.PL ZAKŁAD PROFILAKTYKI ZAGROŻEŃ ŚRODOWISKOWYCH I ALERGOLOGII WUM ZADANIE 1 Z populacji wyborców pobrao próbkę 1000 osób i okazało

Bardziej szczegółowo

Konspekt lekcji (Kółko matematyczne, kółko przedsiębiorczości)

Konspekt lekcji (Kółko matematyczne, kółko przedsiębiorczości) Kospekt lekcji (Kółko matematycze, kółko przedsiębiorczości) Łukasz Godzia Temat: Paradoks skąpej wdowy. O procecie składaym ogólie. Czas lekcji 45 miut Cele ogóle: Uczeń: Umie obliczyć procet składay

Bardziej szczegółowo

(1) gdzie I sc jest prądem zwarciowym w warunkach normalnych, a mnożnik 1,25 bierze pod uwagę ryzyko 25% wzrostu promieniowania powyżej 1 kw/m 2.

(1) gdzie I sc jest prądem zwarciowym w warunkach normalnych, a mnożnik 1,25 bierze pod uwagę ryzyko 25% wzrostu promieniowania powyżej 1 kw/m 2. Katarzya JARZYŃSKA ABB Sp. z o.o. PRODUKTY NISKONAPIĘCIOWE W INSTALACJI PV Streszczeie: W ormalych warukach pracy każdy moduł geeruje prąd o wartości zbliżoej do prądu zwarciowego I sc, który powiększa

Bardziej szczegółowo

O liczbach naturalnych, których suma równa się iloczynowi

O liczbach naturalnych, których suma równa się iloczynowi O liczbach aturalych, których suma rówa się iloczyowi Lew Kurladczyk i Adrzej Nowicki Toruń UMK, 10 listopada 1998 r. Liczby aturale 1, 2, 3 posiadają szczególą własość. Ich suma rówa się iloczyowi: Podobą

Bardziej szczegółowo

Przemysław Jaśko Wydział Ekonomii i Stosunków Międzynarodowych, Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie

Przemysław Jaśko Wydział Ekonomii i Stosunków Międzynarodowych, Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie MODELE SCORINGU KREDYTOWEGO Z WYKORZYSTANIEM NARZĘDZI DATA MINING ANALIZA PORÓWNAWCZA Przemysław Jaśko Wydział Ekoomii i Stosuków Międzyarodowych, Uiwersytet Ekoomiczy w Krakowie 1 WROWADZENIE Modele aplikacyjego

Bardziej szczegółowo

Lista 6. Estymacja punktowa

Lista 6. Estymacja punktowa Estymacja puktowa Lista 6 Model metoda mometów, rozkład ciągły. Zadaie. Metodą mometów zaleźć estymator iezaego parametru a w populacji jedostajej a odciku [a, a +. Czy jest to estymator ieobciążoy i zgody?

Bardziej szczegółowo

Metody kontroli poziomów emisji pola elektromagnetycznego w środowisku

Metody kontroli poziomów emisji pola elektromagnetycznego w środowisku Metody kotroli poziomów emisji pola elektromagetyczego w środowisku Paweł Bieńkowski Pracowia Ochroy Środowiska elektromagetyczego, ITTA, Politechika Wrocławska Pawel.biekowski@pwr.wroc.pl Wstęp Dyamiczy

Bardziej szczegółowo

PLANOWANIE PROCESÓW WYTWARZANIA

PLANOWANIE PROCESÓW WYTWARZANIA Politechika Pozańska Zakład Zarządzaia i Iżyierii Jakości PLANOWANIE PROCESÓW WYTWARZANIA Materiały pomocicze do projektu z przedmiotu: Zarządzaie produkcją i usługami Opracował Krzysztof ŻYWICKI Pozań,

Bardziej szczegółowo

INWESTYCJE MATERIALNE

INWESTYCJE MATERIALNE OCENA EFEKTYWNOŚCI INWESTYCJI INWESTCJE: proces wydatkowaia środków a aktywa, z których moża oczekiwać dochodów pieiężych w późiejszym okresie. Każde przedsiębiorstwo posiada pewą liczbę możliwych projektów

Bardziej szczegółowo

lipiec 2014 biomérieux Kontrola jakości w każdych warunkach Diagnostyka źródłem dobrego zdrowia

lipiec 2014 biomérieux Kontrola jakości w każdych warunkach Diagnostyka źródłem dobrego zdrowia INDUSTRY 16 lipiec 2014 Aktualości biomérieux Kotrola jakości w każdych warukach Diagostyka źródłem dobrego zdrowia Spis treści od wydawcy 2 od wydawcy 3 Szybkie badaia mikrobiologicze kosmetyków oraz

Bardziej szczegółowo

Przejście światła przez pryzmat i z

Przejście światła przez pryzmat i z I. Z pracowi fizyczej. Przejście światła przez pryzmat - cz. II 1. Przejście światła przez pryzmat. Kąt odchyleia. W paragrafie 8.10 trzeciego tomu e-podręczika opisao bieg światła moochromatyczego w pryzmacie.

Bardziej szczegółowo

Moment skrawania w procesie gwintowania PA6 a wybór medium obróbkowego DR HAB. INŻ. Ryszard Wójcik, PROF. PŁ, DR INŻ. Hieronim Korzeniewski,

Moment skrawania w procesie gwintowania PA6 a wybór medium obróbkowego DR HAB. INŻ. Ryszard Wójcik, PROF. PŁ, DR INŻ. Hieronim Korzeniewski, fot. Thikstock Momet skrawaia w procesie gwitowaia PA6 a wybór medium obróbkowego DR HAB. INŻ. Ryszard Wójcik, PROF. PŁ, DR INŻ. Hieroim Korzeiewski, INSTYTUT OBRABIAREK I TECHNOLOGII BUDOWY MASZYN POLITECHNIKI

Bardziej szczegółowo

SKUTKI ZAWODNOŚCI TRANSFORMATORÓW ROZDZIELCZYCH W SPÓŁCE DYSTRYBUCYJNEJ

SKUTKI ZAWODNOŚCI TRANSFORMATORÓW ROZDZIELCZYCH W SPÓŁCE DYSTRYBUCYJNEJ Prace Naukowe Istytutu Maszy, Napędów i Pomiarów Elektryczych Nr 60 Politechiki Wrocławskiej Nr 60 Studia i Materiały Nr 27 2007 Adrzej STOBIECKI *, Ja C. STĘPIEŃ trasformator, zawodość, koszty, eergia

Bardziej szczegółowo

Estymacja przedziałowa:

Estymacja przedziałowa: Estymacja przedziałowa: Zamiast szukad ajlepszego estymatora, tak jak w estymacji puktowej będziemy poszukiwad przedziału, do którego będzie ależał szukay parametr z odpowiedio dużym prawdopodobieostwem.

Bardziej szczegółowo